針對松果采摘機器人移動過程中存在的振動問題,提出一種基于強化學習的指定不敏感（SI）輸入整形器控制方法,設計了一種機械手臂擊打式的松果采摘系統(tǒng)。首先通過測量運動過程中的振動幅度大小,并給予強化學習代理體不同的獎勵函數;接著令代理體尋找最大獎勵函數,即達到振動幅度最小的SI輸入整形最優(yōu)參數。然后引入衰減函數使代理體跳出局部最優(yōu)參數,得到全局最優(yōu)參數;最后通過仿真實驗進一步驗證該強化學習的SI輸入整形器算法的消振效果。與SI輸入整形算法相比,振動幅度降低40%,時滯時間縮短46.3 ms。結果表明,所提出的應用強化學習的SI輸入整形器具有較好的振動抑制效果和魯棒性。 

【文章來源】：東北林業(yè)大學學報. 2020,48(12)北大核心CSCD

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

擊打式松果采摘裝置的結構示意圖

擊打式松果采摘裝置控制策略

圖3所示強化學習方法是一種典型的離散型強化學習控制算法,在沒有任何預先存在的知識的條件下,通過代理體與動態(tài)環(huán)境多次的交互式學習,選擇不同策略,根據不同的狀態(tài)選擇合適的動作得到不同的獎勵,最終得到最優(yōu)解[19-22]。首先,根據SI整形器的設計方法作為參考,設計出一個具有綜合獎勵功能的動態(tài)環(huán)境,結合了輸入整形器設計需滿足的所有約束條件。然后,對傳統(tǒng)的強化學習方法進行一些新的改進,使得代理體可以更有效地解決設備的振動問題。

【參考文獻】：
期刊論文
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