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학술저널
저자정보
이종학 (부산대학교) 김경수 (부산대학교) 김윤재 (부산대학교) 이장명 (부산대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
137 - 146 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.2.137

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2021

DDPG 알고리즘을 이용한 양팔 매니퓰레이터의 협동작업 경로상의 특이점 회피 경로 계획
이종학 ,  김경수 ,  김윤재 외 1명 로봇학회 논문지 2021.06 학술저널
강화학습을 이용한 6 DOF 양팔 매니퓰레이터의 협동작업 경로상의 Singularity 회피
이종학 전기전자공학과 2021.01 학위논문

2020

Manipulability와 Manipulability Ellipsoid를 이용한 양팔 6 자유도 Manipulator의 Singularity 발생 판단과 경로의 분석
이종학 ,  방진욱 ,  조영임 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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When controlling manipulator, degree of freedom is lost in singularity so specific joint velocity does not propagate to the end effector. In addition, control problem occurs because jacobian inverse matrix can not be calculated. To avoid singularity, we apply Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG), algorithm of reinforcement learning that rewards behavior according to actions then determines high-reward actions in simulation. DDPG uses off-policy that uses ϵ-greedy policy for selecting action of current time step and greed policy for the next step. In the simulation, learning is given by negative reward when moving near singulairty, and positive reward when moving away from the singularity and moving to target point. The reward equation consists of distance to target point and singularity, manipulability, and arrival flag. Dual arm manipulators hold long rod at the same time and conduct experiments to avoid singularity by simulated path. In the learning process, if object to be avoided is set as a space rather than point, it is expected that avoidance of obstacles will be possible in future research.
#Dual Armed Manipulator #Singularity #Reinforcement Learning #DDPG

목차

Abstract
1. 서론
2. 양팔 매니퓰레이터 해석
3. 자코비안과 특이점
4. DDPG 알고리즘
5. 문제 상황 및 시뮬레이션 시스템 구성
6. 시뮬레이션 및 실험
7. 결론
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