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基于强化学习的同心管机器人逆运动学研究
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作者 刘扬 冯宇 李永强 《高技术通讯》 北大核心 2024年第12期1341-1350,共10页
同心管机器人(CTR)是一种连续体机器人,具有体积小、可伸缩、高曲率的特点,适用于微创医疗领域。然而,由于其运动学模型的复杂性,实施有效的逆运动学控制是一项具有挑战性的任务。本文介绍了其正运动学模型,实现了机器人从控制输入到其... 同心管机器人(CTR)是一种连续体机器人,具有体积小、可伸缩、高曲率的特点,适用于微创医疗领域。然而,由于其运动学模型的复杂性,实施有效的逆运动学控制是一项具有挑战性的任务。本文介绍了其正运动学模型,实现了机器人从控制输入到其笛卡尔位置的映射。提出了一种基于强化学习(RL)的逆运动学控制方法,根据实际驱动系统设计离散的强化学习训练动作,并结合实际的驱动器限位,设计考虑运动安全的训练奖励,采用强化学习异步优势演员-评论家学习策略(A3C)计算出更符合实际应用的机器人控制输入,为CTR的逆运动学控制提供了一种新的方法。设计并搭建了CTR控制平台,验证了所提逆运动学控制方法的有效性和正确性。在对轨迹的追踪实验中,机器人能以平均1.462±0.483 mm的追踪误差对轨迹进行追踪。 展开更多
关键词 同心管机器人(CTR) 运动学 强化学习(RL)
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连续型同心管机器人正运动学快速求解方法
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作者 冯子俊 李永强 +2 位作者 冯宇 冯远静 刘扬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1112-1120,共9页
针对可在受限环境中灵活运动的连续型同心管机器人传统正运动学方法计算时间较长,不利于机器人实时运行的问题,本文提出了基于机器人几何学的同心管机器人正运动学快速求解方法,能够在精度损失有限的情况下,提高正运动学模型的计算效率... 针对可在受限环境中灵活运动的连续型同心管机器人传统正运动学方法计算时间较长,不利于机器人实时运行的问题,本文提出了基于机器人几何学的同心管机器人正运动学快速求解方法,能够在精度损失有限的情况下,提高正运动学模型的计算效率.先根据Cosserat杆模型对同心管机器人进行建模,再利用李代数理论建立了机器人空间位置和曲率的关系式,并结合提出的正运动学方法,对机器人进行了基于逆运动学的开环控制实验.最后通过3管机器人的仿真和实物实验验证了本文所提方法的快速性和有效性. 展开更多
关键词 同心管机器人 运动学分析 机器人几何学 Kinect视觉传感器 机器人建模
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