logo móvil
Contáctanos

Adaptive compensation for robotic joint failures using partially observable reinforcement learning

Autores: Pham, Tan-Hanh; Aikins, Godwyll; Truong, Tri; Nguyen, Kim-Doang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2024

Adaptive compensation for robotic joint failures using partially observable reinforcement learning


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Manipuladores robóticos
Industrias
Fallos en las articulaciones
Aprendizaje por refuerzo
Robot Franka
Grados de libertad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los manipuladores robóticos se utilizan ampliamente en varias industrias para tareas complejas y repetitivas. Sin embargo, siguen siendo vulnerables a fallas inesperadas de hardware. En este estudio, abordamos el desafío de permitir que un manipulador robótico complete tareas a pesar de fallas en las articulaciones.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro