基于深度强化学习的双臂机器人物体抓取

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基于深度强化学习的双臂机器人物体抓取

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基于深度强化学习的双臂机器人物体抓取

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
第1章绪论	第12-24页
1.1 课题背景与研究意义	第12-13页
1.2 预备知识	第13-14页
1.3 强化学习研究现状	第14-18页
1.3.1 强化学习的数学表示	第14-15页
1.3.2 强化学习算法分类	第15-16页
1.3.3 完全信息博弈DRL研究进展	第16-17页
1.3.4 不完全信息博弈DRL研究进展	第17-18页
1.4 多智能体强化学习研究现状	第18-20页
1.5 双臂机器人控制策略研究现状	第20-21页
1.6 本文主要工作	第21-22页
1.7 全文内容安排与结构	第22-24页
第2章深度强化学习	第24-42页
2.1 深度强化学习与监督学习	第24页
2.2 深度强化学习数学模型	第24-41页
2.2.1 离线策略和在线策略	第28页
2.2.2 时间差分算法	第28-30页
2.2.3 深度Q网络算法	第30-34页
2.2.4 演员-评论家算法	第34-37页
2.2.5 策略梯度方法	第37-41页
2.3 本章小结	第41-42页
第3章双臂机器人协同算法	第42-52页
3.1 稀疏性奖励	第42-48页
3.2 多智能体协同	第48-50页
3.3 双智能体强化学习算法	第50-51页
3.4 本章小结	第51-52页
第4章仿真实验环境	第52-66页
4.1 Gym简介	第52-54页
4.1.1 Gym安装	第52-53页
4.1.2 Gym添加新环境	第53-54页
4.2 安装MuJoCo仿真器	第54-55页
4.2.1 编写MuJoCo仿真模型	第54-55页
4.2.2 添加MuJoCo新模型	第55页
4.3 机器人建模	第55-64页
4.3.1 实体机器人	第55-57页
4.3.2 创建新场景	第57-60页
4.3.3 接入DRL算法	第60-62页
4.3.4 仿真实验	第62-64页
4.4 本章小结	第64-66页
第5章实体机器人控制系统	第66-78页
5.1 机器人控制架构	第67-69页
5.1.1 ROS基础介绍	第67-68页
5.1.2 ROS远程调用	第68-69页
5.2 算法移植	第69-76页
5.2.1 实验一: Reach场景	第69-71页
5.2.2 定位抓取目标	第71-74页
5.2.3 实验二: Pick up场景	第74-76页
5.3 本章小结	第76-78页
第6章结论与展望	第78-80页
6.1 结论	第78-79页
6.2 展望	第79-80页
参考文献	第80-86页
致谢	第86-88页
攻读学位期间发表的学术成果和参加的科研项目	第88-90页
学位论文评阅及答辩情况表	第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。

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