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强化学习引导变导纳控制的机械臂精密轴孔装配模糊位姿估计与精确调整
被引量：
1
1
作者
宁睿
刘志晨
+1 位作者
刘毅
魏金波
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024年第11期170-177,共8页
在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未...
在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未接触时采集轴的力-角度样本,输入到多层感知机(MLP)模型进行训练,引导机械臂进行粗调整。其次,在精调整阶段,建立RLVAC模型。通过建立轴孔接触模糊推理模型来估计轴孔接触状态。基于轴孔接触状态,通过融合了模糊奖励机制的强化学习算法找到最优的导纳控制参数,实现轴孔表面的紧密贴合。最后,对未知姿态的轴进行了综合实验。从调整精度、运行时间、成功率等方面与其他常规方法进行了比较分析。
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关键词
轴孔装配
姿
态调整
MLP模型
模糊位姿估计
强化学习变导纳控制
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职称材料
题名
强化学习引导变导纳控制的机械臂精密轴孔装配模糊位姿估计与精确调整
被引量：
1
1
作者
宁睿
刘志晨
刘毅
魏金波
机构
大连海事大学船舶电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024年第11期170-177,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金(52301410)项目资助。
文摘
在非结构化环境下,机器人精密轴孔装配是一个非合作问题。轴姿态的不确定性给后续孔的搜索和插入带来了挑战,因此,机器人需要调整轴的姿态来消除轴对孔的姿态偏差。将姿态调整分为粗调整和精调整两个阶段。首先,在粗调整阶段,在轴孔未接触时采集轴的力-角度样本,输入到多层感知机(MLP)模型进行训练,引导机械臂进行粗调整。其次,在精调整阶段,建立RLVAC模型。通过建立轴孔接触模糊推理模型来估计轴孔接触状态。基于轴孔接触状态,通过融合了模糊奖励机制的强化学习算法找到最优的导纳控制参数,实现轴孔表面的紧密贴合。最后,对未知姿态的轴进行了综合实验。从调整精度、运行时间、成功率等方面与其他常规方法进行了比较分析。
关键词
轴孔装配
姿
态调整
MLP模型
模糊位姿估计
强化学习变导纳控制
Keywords
peg-in-hole
posture adjustment
MLP model
fuzzy pose estimation
RLVAC
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强化学习引导变导纳控制的机械臂精密轴孔装配模糊位姿估计与精确调整
宁睿
刘志晨
刘毅
魏金波
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024
1
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