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J-GLOBAL ID：202202256758324111   整理番号：22A0569193

学習加速深決定論的ポリシー勾配戦略に基づく多重ペグインホールコンプライアント組立【JST・京大機械翻訳】

Multiple peg-in-hole compliant assembly based on a learning-accelerated deep deterministic policy gradient strategy

著者 (5件)： Li Xinwang (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Xiao Juliang (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhao Wei (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Liu Haitao (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Wang Guodong (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： Industrial Robot  (Industrial Robot)
巻： 49  号： 1  ページ： 54-64  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0275B  ISSN： 0143-991X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:従来の組立戦略では,接触モデルの複雑な解析が必要とされるため,ロボットが自律的に複数のペッグインホール組立タスクを完了する課題となっている。本論文は,強化学習(RL)によって学習された戦略を用いて,ロボットを自律的かつ効率的に完了することを可能にし,学習促進深層決定論的ポリシー勾配(LADDPG)アルゴリズムを提案した。設計/方法論/アプローチ:多重ペグインホールアセンブリ戦略を,先進的計画モジュールとボトム制御モジュールという2つのモジュールで設計した。先進モジュールは,LADDPGエージェントによって完了し,それは,幾何学的および環境的制約,すなわち,望ましい接触力に基づく高度なコマンドを導くのに使用される。ボトムレベル制御モジュールはロボットを駆動して,先進モジュールによって発行されたコマンドセットに従って適応インピーダンスアルゴリズムを通してコンプライアントアセンブリタスクを完了する。さらに,自律学習を完了するために協調ロボットを安全に訓練するための一連の安全保証メカニズムを開発した。【結果】この方法は,RLを通して組立作業を十分に完了することができ,そして,それは,環境に対するロボットの満足なコンプライアンスを実現することができた。元のDDPGアルゴリズムと比較して,組立プロセスの間の瞬間最大接触力および接触トルクの平均値は,それぞれ約38%および74%減少した。実用的含意:全アルゴリズムは他のロボットにも適用でき,組立戦略は自動組立の分野に適用できる。オリジナル性/価値:LADDPGアルゴリズムに基づくコンプライアントアセンブリ戦略を提案し,自動多重ペッグインホール組立タスクを完成させた。Copyright 2022 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  *組立 ,  ロボット ,  トルク ,  コンプライアンス ,  *多重化 ,  組立工程 ,  制約条件 ,  エージェント ,  強化学習 ,  含意
準シソーラス用語： 自律性 ,  接触力 ,  *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動組立 ,  学習加速 ,  多重ペグインホール ,  強化学習 ,  安全保証機構

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 学習 ,  加速 ,  勾配 ,  戦略 ,  多重 ,  組立