采用可供性改进DQN的推动-抓取技能学习

在机器人自主抓取领域,由于抓取对象的大小形状以及分布状态的随机性,仅靠单一的抓取操作完成对工作区域内物体的抓取是十分困难的,而推动和抓取动作的结合可以降低抓取环境的复杂性,通过推动操作可以改变抓取对象的分布以便于更好的抓取。但是推动动作的添加同时也会产生一些无效的推动,会降低模型的学习效率。在基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)的视觉推动抓取(visual pushing for grasping,VPG)模型的基础上,提出了一种可供性方案用于简化机器人动作规划空间的搜索复杂度,加快机器人抓取的学习进程。通过减少在任何给定情况下可用的行动数量来实现更快的计划,有助于从数据中更高效和精确地学习模型。最后通过在V-rep仿真平台上的仿真场景验证了所提方法的有效性。

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本文档关键词:技能,改进,采用,推动,抓取