arXiv · 工业智能研究摘要· Al Bashir·· 14 小时前
用于水培生菜采收机器人路径安全目标接近的仿真到真实强化学习
Sim-to-Real Reinforcement Learning for Path-Safe Target Reaching in Robotic Harvesting of Hydroponic Lettuce
AI 导读
预印本摘要称，研究者提出了用于温室水培生菜采收的路径安全强化学习框架 PSA-PPO。该策略完全在 Isaac Lab 中训练，无需真实世界微调即可迁移至实体 UR10e 机械臂；在 150 个预定目标的物理基准测试中取得 94.7% 的到达率，并在最后接近阶段将中位数 RMS 加加速度降低 39.8% 至 73.0%。
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