کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های همکار در پردازش قطعات دقیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های همکار در پردازش قطعات دقیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پرداختن به قطعات حساس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) در اتوماسیون و رباتیک صنعتی
  • 2. چالش‌های پردازش قطعات دقیق و حساس توسط سیستم‌های رباتیک همکار
  • 3. فرمول‌بندی مسئله پرداخت و ماشین‌کاری دقیق قطعات به عنوان یک بازی مارکوف چندعامله
  • 4. مدل‌سازی فضای حالت، فضای کنش پیوسته و بازخورد حسگرها در ربات‌های همکار
  • 5. طراحی توابع پاداش چندمعیاره برای حفظ دقت ابعادی، کاهش اصطکاک و جلوگیری از آسیب قطعه
  • 6. چالش غیرایستا بودن محیط و همگرایی در تعامل هم‌زمان چند بازوی رباتیک
  • 7. الگوی آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در پردازش قطعات حساس
  • 8. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) برای کنترل دقیق
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم Multi-Agent PPO (MAPPO) در فضاهای کنش پیوسته رباتیک
  • 10. تکنیک‌های تجزیه پاداش (Credit Assignment) و الگوریتم‌های برپایه Value-Decomposition
  • 11. برقراری ارتباط و هماهنگی میان-عاملی (Inter-Agent Communication) در حین پردازش
  • 12. استفاده از مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) برای مدیریت تعاملات فضایی ربات‌ها
  • 13. مدل‌سازی تعاملات فیزیکی ربات‌ها و قطعه با استفاده از شبکه عصبی گرافی (GNN)
  • 14. ادغام حسگرهای نیرو/گشتاور (Force/Torque) و بینایی ماشین در حالت یادگیری عامل‌ها
  • 15. کنترل نیرو و امپدانس توافقی چند ربات در هم‌پوشانی حوزه کاری پردازش قطعه
  • 16. مدل‌سازی مشاهده‌پذیری جزئی (POMDP) و مواجهه با نویز حسگرها در محیط‌های صنعتی
  • 17. روش‌های یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL) جهت جلوگیری از برخورد و اعمال نیروی بیش از حد
  • 18. استراتژی‌های انتقال دانش از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real Transfer) در پردازش دقیق
  • 19. محیط‌های شبیه‌سازی پیشرفته رباتیک (NVIDIA Isaac Gym و MuJoCo) برای آموزش MARL
  • 20. پیاده‌سازی کد الگوریتم‌های MARL در PyTorch برای ساختار چند رباتی
  • 21. ارزیابی نرخ همگرایی، دقت پردازش و پایداری سیستم درسناریوهای واقعی صنعتی
  • 22. پروژه پایانی: شبیه‌سازی پردازش و پرداخت دقیق یک قطعه حساس صنعتی توسط تیمی از ربات‌های همکار
تگ‌ها: Isaac Gym MADDPG MAPPO MARL PyTorch Sim-to-Real اتوماسیون صنعتی پردازش قطعات دقیق ربات‌های همکار رباتیک پیشرفته رباتیک صنعتی کنترل نیرو یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.