该视频是关于“在拾取和放置应用程序中使用强化学习进行负载平衡”
任务：
该项目的目的是使用强化学习来帮助机器人系统在多个操纵器之间平均分配负载。 机械手的任务是将出现在一条传送带上的物体分类到另一条传送带上。 该项目是作为研究任务提出的，因此任务中没有指定限制。 这意味着每个参数都可以是一个变量。 只要解决方案成功实施强化学习。 但是，如果选择这样做，设置应该尽可能逼真并且在现实世界中实施起来合理。 因此，为了降低复杂性，设置了某些限制，这将在整个报告中进一步描述。 话虽如此，我们的目标是拥有一个现实的设置，在拾取和放置应用程序中使用强化学习。 其目的是在已实施的操纵器之间平均优化和平衡工作负载。 导致它们具有相同的磨损时间。 这意味着系统应该能够补偿不同参数的变化，并提供尽可能灵活的解决方案。
介绍：
当今社会工业的日益扩张，意味着人类不再能够跟上市场的需求。 因此，需要能够在保持高生产率和质量的同时具有适应性和灵活性的新方法。在帮助制造商进行敏捷生产方面发挥重要作用的领域之一是机器人技术。 自 20 世纪 70 年代计算机和自动化被引入工业以来，机器人经历了巨大的进步。 最初它们主要用于重复和精确的任务，因为它们可以执行更快、更准确且持续时间更长。 然而，随着行业的发展，机器的整合取决于它们学习新任务的能力，这可能是一个复杂、专业且耗时的过程。机器人提供广泛的服务。 然而，机器人最主要的应用之一是拾取和放置。 之所以出现这种情况，是因为需要在提高生产率的同时减少投资。 拾放机器人可以提高生产速度，同时减少停机时间，因为它们可以定制以满足特定的生产要求。 为了具有灵活的应用，机器人可以使用强化学习。 这是机器学习的一个领域，专注于在没有明确告诉如何解决的情况下解决任务。 相反，它必须学习如何解决手头的任务它自己的，基于系统与环境的交互。 该项目将探讨在处理拾取和放置的生产线上实施强化学习时所涉及的挑战。
