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Avoidance Learning and Learned Helplessness01:14

Avoidance Learning and Learned Helplessness

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Avoidance learning and learned helplessness are critical concepts in understanding behavioral responses to negative stimuli.
Avoidance learning occurs when an organism learns that a specific behavior can prevent an unpleasant outcome. For example, a student who receives a bad grade may start studying harder to avoid future poor grades. This behavior persists even when the negative outcome is no longer present. Avoidance learning is powerful because it maintains behavior in the absence of the...
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Mean free path and Mean free time01:22

Mean free path and Mean free time

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Consider the gas molecules in a cylinder. They move in a random motion as they collide with each other and change speed and direction. The average of all the path lengths between collisions is known as the "mean free path."
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Frustration and Conflict: Avoidance-Avoidance, Double-Approach Avoidance01:14

Frustration and Conflict: Avoidance-Avoidance, Double-Approach Avoidance

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Avoidance-avoidance conflict refers to a psychological situation where a person must choose between two or more unpleasant alternatives. These conflicts are particularly stressful because neither option is desirable. This dilemma is often expressed in sayings like "caught between a rock and a hard place" or "between the devil and the deep blue sea." For instance, individuals who fear dental procedures may find themselves torn between enduring a painful toothache or facing the...
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Path Between Thermodynamics States01:21

Path Between Thermodynamics States

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Consider the two thermodynamic processes involving an ideal gas that are represented by paths AC and ABC in Figure 1:
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Reinforcement01:23

Reinforcement

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Positive and negative reinforcement are key concepts in operant conditioning, a learning process where the consequences of a behavior affect the likelihood of that behavior being repeated.
Positive reinforcement occurs when a behavior is followed by the presentation of a rewarding stimulus, increasing the frequency of that behavior. For example:
933
Muscles that Move the Arm01:31

Muscles that Move the Arm

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Nine muscles are involved in arm movements. Two of these, the pectoralis major and latissimus dorsi, originate from the axial skeleton and are called axial muscles. The other seven originate from the scapula and are called the scapular muscles.
The pectoralis major has two origins. Its clavicular head originates on the medial half of the clavicle. In contrast, the sternocostal head originates on the costal cartilages of ribs 1-6, the sternum, and the aponeurosis of the external oblique of the...
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Evitación de obstáculos adaptable para brazos robóticos mediante aprendizaje por refuerzo jerárquico y optimización

Chun Ma1, Tiecheng Su1, Yuede Pan1

  • 1College of Mechanical Engineering, Guangxi University, Nanning, China.

Annals of the New York Academy of Sciences
|February 6, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un nuevo método de planificación de movimiento de brazos robóticos que combina la optimización de políticas proximales (PPO) y el árbol de búsqueda aleatoria rápidamente exploratoria estrella (RRT*) para la evitación de obstáculos dinámicos, logrando una tasa de éxito del 87,6%.

Palabras clave:
aprendizaje curricular (CL)evitación de obstáculos dinámicosplanificación de movimientooptimización de políticas proximales (PPO)árbol de búsqueda aleatoria rápidamente exploratoria estrella (RRT*)

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Área de la Ciencia:

  • Robótica
  • Inteligencia Artificial
  • Planificación de Movimiento

Sus antecedentes:

  • La evitación de obstáculos dinámicos es un desafío importante en la planificación de movimiento de brazos robóticos.
  • Los métodos tradicionales tienen dificultades con la toma de decisiones adaptativa y la generación precisa de trayectorias en entornos no estructurados.

Objetivo del estudio:

  • Presentar un marco novedoso de planificación de movimiento jerárquico para la evitación de obstáculos dinámicos.
  • Mejorar las capacidades de los brazos robóticos en entornos complejos y no estructurados.

Principales métodos:

  • Un marco jerárquico que combina la optimización de políticas proximales (PPO) y el árbol de búsqueda aleatoria rápidamente exploratoria estrella (RRT*).
  • Paradigma de aprendizaje curricular para entrenar PPO en escenarios progresivamente difíciles.
  • Una función de recompensa multiobjetivo que equilibra la exploración y la explotación utilizando la eficiencia de pasos y los principios del campo de potencial artificial.

Principales resultados:

  • Se logró una tasa de éxito del 87,6% en escenarios de obstáculos dinámicos.
  • Superó a PPO independiente y a los enfoques híbridos de aprendizaje por refuerzo existentes.
  • Demostró estrategias efectivas de evitación de obstáculos globales (PPO) y trayectorias locales refinadas (RRT*).

Conclusiones:

  • El marco propuesto ofrece una solución práctica para la evitación de obstáculos dinámicos en brazos robóticos.
  • El método muestra una aplicabilidad más amplia a tareas de manipulación autónoma de alta dimensión.
  • El enfoque jerárquico equilibra eficazmente el aprendizaje de estrategias globales con el control motor fino.