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[学位论文] 作者：周祺杰,,
来源：西南科技大学 年份：2020
放射性废物分拣作业通常面临非结构化、局部放射性的复杂工作环境,随着机器人控制技术的提高和发展,人工分拣方式逐渐被取代,遥操作核机器人进行分拣任务的方式成为主流。但目前遥操作分拣作业存在分拣效率低、操作难度大、人员培训周期长以及自主控制能力差等......
[期刊论文] 作者：周祺杰,刘满禄,李新茂,张华,,
来源：计算机应用研究 年份：2020
针对固体放射性废物分拣作业中,放射性废物杂乱无序、远程遥操作抓取效率低、人工分拣危险性大等典型问题,提出一种基于深度强化学习的放射性固体废物抓取方法。该方法使用改进深度Q网络算法,通过获取的图像信息,使机器人与环境不断进行交互并获得回报奖励,回报......
[期刊论文] 作者：李新茂,刘满禄,王基生,周祺杰,
来源：制造业自动化 年份：2021
针对典型未知环境作业,提出一种基于深度强化学习的机械臂旋拧阀门自适应操控方法,使得机械臂能够在阀门手轮尺寸未知的情况下实现阀门旋拧任务。该方法基于马尔科夫决策过程框架设计阀门旋拧模型,并根据夹持器与阀门轮缘上标签之间的相对位置与姿态,建立模型的......
[期刊论文] 作者：李铭浩, 张华, 刘满禄, 李新茂, 周祺杰,,
来源：传感器与微系统 年份：2020
针对机械臂突发单关节故障的情况,提出一种基于深度强化学习的机械臂容错控制方法。在建立环境模型和奖罚机制的基础上,针对机械臂正常运行和故障运行的情况,使用无模型的强...
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