65、混合强化学习与机器人残差补偿的创新方法

混合强化学习与机器人残差补偿的创新方法

在机器人技术的发展中，长时程双手机器人技能学习以及机器人残差误差补偿是两个关键且具有挑战性的问题。近年来，研究人员针对这两个问题提出了一系列创新方法，极大地推动了机器人技术的进步。

长时程双手机器人技能学习的混合强化学习方法

在长时程双手机器人技能学习中，传统的在线强化学习算法在处理复杂的长时程任务时面临着诸多挑战。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新颖的混合强化学习方法——Mixline 方法。

训练过程与结果

该方法将整个长时程任务分为多个子任务，通过结合在线和离线强化学习算法，分别学习每个子任务，最后将它们组合起来完成整个任务。具体来说，训练过程分为三个阶段：
1. 第一阶段：握持与提升 ：机器人需要准确地握持物体并将其提升到指定位置。
2. 第二阶段：插入操作 ：将握持的物体插入到特定的位置。
3. 第三阶段：过度搅拌 ：完成物体的搅拌动作。

训练结果表明，这种方法能够有效地完成长时程双手机器人咖啡搅拌任务，证明了该方法在双手机器人强化学习中的有效性。以下是训练阶段的流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[第一阶段：握持与提升]
    B --> C[第二阶段：插入操作]
    C --> D[第三阶段：过度搅拌]
    D --> E[结束]

消融实验