从子组件到完整组件：通过基于图的强化学习实现装配序列规划
机器人学
2024-09-23 v1
摘要
本文提出一种装配序列规划框架，命名为 Subassembly to Assembly (S2A)。该框架旨在通过利用对象操纵动作，使机器人操作臂能够装配多个部件以实现预定结构。主要技术挑战在于随着部件数量的增加，识别可行装配序列的复杂度呈指数级增长。为此，我们引入一种基于图的强化学习方法，其中使用延迟奖励分配策略训练图注意力网络。在该策略中，只有当装配动作有助于成功完成装配任务时，才会分配奖励。我们通过基于物理的仿真验证了该框架的性能，比较了各种基线方法，以强调所提出奖励分配方法的重要性。此外，我们演示了在实际场景中部署该框架的可行性。
引用
@article{arxiv.2409.13620,
title = {Subassembly to Full Assembly: Effective Assembly Sequence Planning through Graph-based Reinforcement Learning},
author = {Chang Shu and Anton Kim and Shinkyu Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13620},
year = {2024}
}