典型文献
基于深度强化学习的空间机械臂柔顺捕获控制方法研究
文献摘要：
针对空间机械臂在轨捕获问题,提出了一种基于深度强化学习原理的柔顺捕获控制方法,采用深度确定性策略梯度算法设计了控制器.在仿真环境中使用6自由度机械臂对特定质量、初始速度的目标进行了大量抓捕训练,使得控制器能够根据机械臂状态输出合适的力矩,促使目标运动速度最终趋近于0并能够有效降低交互过程中的冲击力.同时,对于不同质量和初始速度的目标,该控制器同样具备良好的适应性并可实现柔顺捕获.与传统基于阻抗控制原理的柔顺控制方法相比,该方法能够减小碰撞过程的最大冲击力,实现不依赖模型的柔顺控制,经工程化改进后有望应用于空间智能捕获任务中.
文献关键词：
深度强化学习;深度确定性策略梯度;机械臂;柔顺捕获
中图分类号：
作者姓名：
文闻;周元子;周晓东;陶东
作者机构：
北京控制工程研究所,北京100094;精密转动和传动机构长寿命技术北京市重点实验室,北京100094
文献出处：
引用格式：
[1]文闻;周元子;周晓东;陶东-.基于深度强化学习的空间机械臂柔顺捕获控制方法研究)[J].空间控制技术与应用,2022(01):1-8
A类：
柔顺捕获,在轨捕获
B类：
深度强化学习,空间机械臂,控制方法研究,学习原理,深度确定性策略梯度算法,算法设计,仿真环境,初始速度,抓捕,力矩,目标运动,运动速度,趋近,冲击力,阻抗控制,控制原理,柔顺控制,不依,依赖模型,工程化,空间智能
AB值：
0.238304
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