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[導(dǎo)讀] 近日,中國科學(xué)院沈陽自動化研究所(以下簡稱沈自所)與英國愛丁堡機器人中心合作研究取得新進(jìn)展,提出了一種在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下基于深度強化學(xué)習(xí)的移動機械臂自主作業(yè)方法,將最新的人工智能(AI)學(xué)習(xí)理

近日,中國科學(xué)院沈陽自動化研究所(以下簡稱沈自所)與英國愛丁堡機器人中心合作研究取得新進(jìn)展,提出了一種在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下基于深度強化學(xué)習(xí)的移動機械臂自主作業(yè)方法,將最新的人工智能(AI)學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于真實的復(fù)雜移動機械臂控制。相關(guān)研究成果已發(fā)表于《傳感器》。

“海星6000”水下機器人此項合作源于2018年3月,應(yīng)依托于沈自所的機器人學(xué)國家重點實驗室的邀請,英國皇家工程院院士、愛丁堡機器人中心主任David M. Lane訪問沈自所,與機器人學(xué)國家重點實驗室簽署了戰(zhàn)略合作框架(MoU)協(xié)議。

在MoU框架下,雙方積極開展人員互訪、學(xué)術(shù)交流及研究生聯(lián)合培養(yǎng),并在多個研究領(lǐng)域開展合作,包括基于深度強化學(xué)習(xí)的機器人控制、基于視覺的水下三維場景重建與目標(biāo)識別、水下機器人自主作業(yè)等。

沈自所水下機器人研究室研究員張奇峰告訴《中國科學(xué)報》:“機器人在空間、陸地和水下等大量動態(tài)、非結(jié)構(gòu)環(huán)境下作業(yè)是一個復(fù)雜的任務(wù),相比于傳統(tǒng)工業(yè)機器人作業(yè)要求更高,通常需要機器人具有感知、導(dǎo)航、決策、操作等多種功能。”

據(jù)悉,非結(jié)構(gòu)環(huán)境下移動機械臂自主作業(yè)是未來機器人應(yīng)用的一個重要場景。該項研究可以擴展到空間機器人、飛行機器人和水下機器人作業(yè)等多種復(fù)雜環(huán)境。

“水下機器人自主作業(yè)面臨許多難點,相比于陸地機器人,浮游狀態(tài)水下機器人系統(tǒng)動力學(xué)非線性、耦合性強,作業(yè)過程中機器人載體與機械手的相互運動干擾及由此產(chǎn)生的目標(biāo)物定位信息噪聲使機器人的精確控制尤為困難?!睆埰娣褰榻B,這也是雙方目前重點開展研究的方向之一。

此次沈自所與愛丁堡機器人中心科研團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種機器人整體強化學(xué)習(xí)控制模型,采用深度學(xué)習(xí)方法對機器人相機獲得的環(huán)境與目標(biāo)信息進(jìn)行處理,然后將感知信息與機器人當(dāng)前狀態(tài)作為系統(tǒng)輸入,對機器人的整體行為進(jìn)行自主控制。

其中,愛丁堡機器人中心提供機器人平臺和基于深度強化學(xué)習(xí)的算法框架指導(dǎo),沈自所面向機器人平臺特點進(jìn)一步深入進(jìn)行理論研究,并將控制算法應(yīng)用于機器人,開展試驗驗證。

沈自所博士研究生王聰說:“我們通過仿真與實際環(huán)境中的交互學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,最終實現(xiàn)了在真實環(huán)境下的移動機械臂自主作業(yè),為深度強化學(xué)習(xí)應(yīng)用于更為復(fù)雜的水下浮游基座機器人系統(tǒng)開展自主作業(yè)研究奠定了基礎(chǔ)?!?/p>

目前機器人的技能學(xué)習(xí)是業(yè)界的研究熱點和難點之一,水下機器人領(lǐng)域的相關(guān)研究更少。張奇峰表示,沈自所在水下機器人的平臺設(shè)計、底層控制及實際應(yīng)用等方面有非常豐富的經(jīng)驗與優(yōu)勢,但隨著應(yīng)用場景和作業(yè)任務(wù)的復(fù)雜化,需要進(jìn)一步加強前沿理論研究及前沿理論與機器人系統(tǒng)相結(jié)合的應(yīng)用研究。

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