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Using Tactile Sensing to Improve the Sample Efficiency and Performance of Deep Deterministic Policy Gradients for Simulated In-Hand Manipulation Tasks

Frontiers in Robotics and AI · 2021-06-29 · 灵巧手与视觉触觉操作

论文元数据

作者
Andrew Melnik、Luca Lach、Matthias Plappert、Timo Korthals、Robert Haschke、Helge Ritter
机构
Bielefeld University、OpenAI (United States)
发布日期精度
研究方向
灵巧手与视觉触觉操作
机器人
未关联具体机器人
DOI
10.3389/frobt.2021.538773
arXiv
未披露
引用元数据
26
记录状态
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