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A Learning-based Control Framework for Fast and Accurate Manipulation of a Flexible Object

Journal of Bionic Engineering 2024年第4期21卷 1761-1774页

作者： Junyi Wang Xiaofeng Xiong silvia tolu Stanislav N.Gorb Department of Electrical and Photonics Engineering Technical University of DenmarkAnker Engelunds Vej 101Kongens LyngbyZealand2800Denmark SDU Biorobotics Mærsk Mc-Kinney Møller InstituteUniversity of Southern Denmark(SDU)Campusvej 55Odense MFunen5230Denmark Department Functional Morphology and Biomechanics Zoological InstituteUniversity of KielAm Botanischen Garten 1–9D-24118KielSchleswig-HolsteinGermany

This paper presents a learning-based control framework for fast(3 times of others).Besides,motion tracking errors are greatly reduced to 13.29 and 22.36 of constant impedance control by the OIAC of the proposed *** addition,the trajectory similarity between simulated and physical whips is *** presented framework provides a new method integrating data-driven and physics-based algorithms for controlling fast and accurate arm manipulation of a flexible object.

关键词： Deep reinforcement learning Deformable object manipulation Variable impedance control Sim2real Visual tracking

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