Shared Control of Robot Manipulators With Obstacle Avoidance: A Deep Reinforcement Learning Approach

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/mcs.2022.3216653
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The wordteleoperation(which, in general, means “working at a distance”) is typically used in robotics when a human operator commands a remote agent. A teleoperated robot is often employed to substitute human beings in conditions where the latter cannot operate. A possible reason is the need to be in contact with dangerous substances, and indeed, the first robot teleoperation system was designed in the 1940s for handling nuclear and chemical materials[1]. Other reasons can be the difficulty in bringing people on missions to explore deep waters or space[2],[3]as well as the need to work with very high precision (for example) during a surgery[4],[5]. In certain cases, the reference provided by the human operator is not directly passed to the robot but is instead used to generate an adaptive motion. This approach is known assemiautonomous teleoperationorshared control[6], and its aim is to reduce the workload of the human operator during the performance of a difficult task that involves controlling a robotic system.