arXiv cs.RO 机器人学· Zihao Zhang, Karl Handwerker, Balint Varga·· 5 小时前精选AI 评分47
手术机器人触觉共享控制的强化学习安全框架研究
A Reinforcement Learning Framework for Safety-Aware Haptic Shared Control in Surgical Robotics
AI 导读
该论文将手术机器人触觉共享控制建模为集中训练分散执行的双智能体协作 Markov 博弈，对比 MADDPG、rMAPPO 与 epigraph 约束方法。仿真中 rMAPPO 通常取得最高回报与跟踪性能，epigraph 方法动作更保守、几何暴露更低，几何迁移后未观察到碰撞或危险区域暴露；引入真实操作者输入时，固定阻抗训练的策略更快且在全部记录试验中成功。
推荐理由
论文对比了三种多智能体强化学习方法在几何约束下的表现差异，可为触觉共享控制的约束处理选型提供参考。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org