強化学習によるアンダーアクチュエーション空中マニピュレータのグローバルエンドエフェクタ姿勢制御

この記事は、強化学習（RL）を使用して、空中マニピュレータのエンドエフェクタ（マニピュレータの「手」）の姿勢（位置と向き）を制御することを探求する研究論文である可能性が高いです。「アンダーアクチュエーション」という用語は、空中マニピュレータのアクチュエータが自由度よりも少ないことを示唆しており、制御をより困難にしています。この論文では、使用されたRLアルゴリズム、トレーニングプロセス、およびエンドエフェクタの姿勢制御で達成されたパフォーマンスについて詳しく説明している可能性があります。ArXivがソースであることは、これがプレプリントまたは研究論文であることを示しています。

• •強化学習を空中マニピュレータの制御に適用。
• •アンダーアクチュエーションシステムの制御という課題に取り組む。
• •エンドエフェクタの姿勢（位置と向き）の制御に焦点を当てる。