Подробное описание документа

Гао Т., Ян Б., Жао Ш.
   Оптимизация демонстрации и переноса задач для роботизированных манипуляторов / Гао Т., Ян Б., Жао Ш. // Академические чтения по космонавтике, посвящённые памяти академика С. Г. Королёва и других выдающихся отечественных учёных - пионеров освоения космического пространства, 49-е, Москва, 28-31 января 2025 года : сборник тезисов : в 2 т. / РАН, Государственная корпорация по космической деятельности "Роскосмос", МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2025. - Т. 2. - С. 383-385.

Просмотреть документ Скачать файл

Полнотекстовый документ

Предложен метод оптимизации обучения промышленного роботизированного манипулятора, объединяющий методы обучения на основе демонстрации с алгоритмом глубокого обучения с подкреплением (Proximal Policy Optimization, PPO). Сначала используется обучение на основе демонстрации для генерации начальной траектории, затем PPO применяется для улучшения точности при минимальных затратах на обучающие выборки. Эксперименты показывают, что метод снижает объем данных на 15 % и улучшает адаптивность в переносе задач, открывая новые возможности для гибкого умного производства.