〖内容摘要〗在当今工业4.0的背景下，制造企业面临着日益激烈的全球性竞争和挑战，这就要求制造企业变得更加灵活，并能够快速适应急剧的市场变化。先进的机器人系统是实现更大灵活性和适应性的推动力，然而，对此类系统进行编程也变得越来越复杂。因此，需要用于对机器人系统进行编程并实现自我学习能力以适应实际任务中表现出的自然变化的新方法。在本文中，我们提出了一种启用强化学习（RL）的机器人系统，该系统可以从人类工人那里学习任务轨迹。本文的研究表明，在不需要复杂的硬件系统模型或繁琐复杂的编程的情况下，我们可以用最少的人力将某些领域的手工操作任务转移到机器人系统中。此外，机器人能够建立在从人类专家学习的概念上，并随着时间的推移提高其性能

〖来源〗《29th International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing: FAIM 2019, Beyond Industry 4.0: Industrial Advances, Engineering Education and Intelligent Manufacturing: Limerick, Ireland, 24-28 June 2019, Part 3 of 3》 　年：2020 - 1508～1515　总页数：8

会议：International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing 　举办地：Limerick　日期：2019-06-24　届次：29th

语种：英语

分类号：TH16-53

ISBN：9781713807643