基于强化学习的微机器人集群靶向递送导航
机器人学
2023-07-03 v1 人工智能
机器学习
摘要
微机器人技术正迅速成为许多医学治疗（聚焦于靶向药物递送）中一种有前景的技术解决方案。当以集群方式工作时它们十分有效，而由于个体尺寸微小，对其单独控制大多不可行。因此，用单一控制器控制多个机器人十分重要，人工智能可帮助我们成功完成此任务。在这项工作中，我们使用强化学习（RL）算法近端策略优化（PPO）和鲁棒策略优化（RPO），在流体动力效应下，通过控制其朝向，将 4、9 和 16 个微游动体组成的集群导航至一个圆形吸收目标。我们考察了 PPO 和 RPO 在有限状态信息场景下的性能，并测试了它们对随机目标位置与尺寸的鲁棒性。我们使用课程学习来提升性能，并展示了其在学习导航 25 个游动体集群以及操纵该集群以例证 RL 模型机动能力方面的表现。
引用
@article{arxiv.2306.17598,
title = {Navigation of micro-robot swarms for targeted delivery using reinforcement learning},
author = {Akshatha Jagadish and Manoj Varma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17598},
year = {2023}
}