【摘 要】
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为了实现汽车起重机的智能化吊装,将强化学习技术应用于起重机的动作序列,使其可以实现自行吊取。因为起重机的动作序列复杂度很高,所以采用了在高维度的连续动作上表现优秀的DDPG算法;算法的输入与输出设置尤为重要,因为输入与输出的设置将直接关乎算法的收敛性即可行性,所以通过实验发现,在训练时将吊绳钢化可以实现算法的收敛,而且也能完全与实际工况相对应,保证了算法的可行性;为了加快算法的收敛,并使算法更加精准,在奖励的设置上也采取了分段奖励的办法,极大地加快了收敛速度和准确性;最后通过在VTK软件中的仿真证明了算法
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,中石化重型起重运输工程有限责任公司
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为了实现汽车起重机的智能化吊装,将强化学习技术应用于起重机的动作序列,使其可以实现自行吊取。因为起重机的动作序列复杂度很高,所以采用了在高维度的连续动作上表现优秀的DDPG算法;算法的输入与输出设置尤为重要,因为输入与输出的设置将直接关乎算法的收敛性即可行性,所以通过实验发现,在训练时将吊绳钢化可以实现算法的收敛,而且也能完全与实际工况相对应,保证了算法的可行性;为了加快算法的收敛,并使算法更加精准,在奖励的设置上也采取了分段奖励的办法,极大地加快了收敛速度和准确性;最后通过在VTK软件中的仿真证明了算法
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