arXiv cs.RO· Yuri De Santis, Michele Pierallini, Franco Angelini, Manolo Garabini·· 3 小时前AI 评分46
RILC：面向弹性关节机械臂的强化迭代学习控制，实现跨轨迹泛化与收敛保证
Reinforced Iterative Learning Control for elastic joint arms: Guaranteed cross-trajectory generalization under model uncertainties
AI 导读
该研究提出强化迭代学习控制（RILC），将迭代学习控制（ILC）与强化学习（RL）耦合，用于弹性关节机器人的轨迹跟踪，解决传统 ILC 需对每条新轨迹单独学习、RL 样本复杂度高且跟踪精度有限的问题。
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