基于强化学习的机器人轴孔装配算法

双丰; 卢万玉; 李少东; 袁小钢

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基于强化学习的机器人轴孔装配算法

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为了完成非结构化环境中的机器人轴孔装配任务,提出了一种融入模糊奖励机制的深度确定性策略梯度(DDPG)变参数导纳控制算法,来提升未知环境下的装配效率。建立了轴孔装配接触状态力学模型,并开展轴孔装配机理研究,进而指导机器人装配策略的制定。基于导纳控制器实现柔顺轴孔装配,采用DDPG算法在线辨识控制器的最优参数,并在奖励函数中引入模糊规则,避免陷入局部最优装配策略,提高装配操作质量。在5种不同直径的孔上进行装配实验,并与定参数导纳模型装配效果进行比较。实验结果表明,本文算法明显优于固定参数模型,并在算法收敛后10步内可完成装配操作,有望满足非结构环境自主操作需求。

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来源
《机器人》 |2023年第3期|321-332|共12页
作者
双丰; 卢万玉; 李少东; 袁小钢;
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作者单位

广西大学电气工程学院广西电力装备智能控制与运维重点实验室;

广西南宁530004;

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正文语种 chi
中图分类应用;
关键词
强化学习; 机器人轴孔装配; 柔顺控制; 模糊奖励;

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