Trajectory-Tracking Control of Multi-DOF Manipulators Subject to Payload Variations using Deep Reinforcement Learning
Dit artikel stelt een modelvrije deep reinforcement learning-controller voor op basis van het Soft Actor-Critic-algoritme met payload-domeinrandomisatie om hoogprecisie trajectvolging te bereiken voor 6-DOF-manipulatoren onder complexe, tijdvariërende payloadcondities, waarbij significante verbeteringen in nauwkeurigheid en koppelgladheid worden aangetoond ten opzichte van traditionele PID-regeling in simulatie.