Мультиагентное обучение для обратной кинематики роботизированной руки

Аннотация

В данной статье представлено решение обратной задачи кинематики для роботаманипулятора на основе подхода Adaptive Multi-Agent System (AMAS). В этом исследовании мультиагентная система отвечает за управление манипулятором робота с четырьмя степенями свободы (DOF) и двумя моторизованными колесами, давая соответствующие команды, такие как углы поворота и скорости, для достижения желаемого положения и ориентации исполнительного механизма, то есть концевого эффектора. Расчет команд напрямую связан с решением прямой и обратной кинематики. На этапе обучения Agnostic MOdEL Builder путем самостоятельной адаптации (AMOEBA) создает агенты контекста, которые имеют локальные модели и способны к самостоятельной адаптации. Перед процессом обучения AMОEBA, углы поворота, θ значения, кодируются в одно число N, этот параметр является желаемым значением, которое мы собираемся предсказать на этапе прогнозирования. После получения предсказанного значения Npred, оно будет декодировано обратно, чтобы получить набор углов поворота, заданный концевому исполнительному механизму робота. Кроме того, робот со всеми его физическими параметрами моделируется и симулируется в среде Robot Operating System (ROS)