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基于深度强化学习的机器人轴孔装配策略仿真研究
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作者 朱子璐 刘永奎 +2 位作者 张霖 王力翚 林廷宇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1414-1424,共11页
针对现有轴孔装配方法存在的依赖于精确的接触状态模型、数据采集困难、采样效率低、安全性差等问题,提出了一种基于DRL的机器人轴孔装配策略仿真研究方法。搭建了基于ROSGazebo机器人轴孔装配仿真环境,提出了基于最小二乘法对力/力矩... 针对现有轴孔装配方法存在的依赖于精确的接触状态模型、数据采集困难、采样效率低、安全性差等问题,提出了一种基于DRL的机器人轴孔装配策略仿真研究方法。搭建了基于ROSGazebo机器人轴孔装配仿真环境,提出了基于最小二乘法对力/力矩传感器进行重力补偿的方法;基于RL的范式对轴孔装配问题建模,并提出了一种基于SAC(soft actor-critic)算法的机器人轴孔装配方法;通过ROS建立了仿真环境与深度强化学习算法的通信机制。实验结果表明:该算法能够使机器人自主且柔顺地完成轴孔装配任务,并具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 轴孔装配 DRL 柔顺控制 装配策略仿真 ros-gazebo仿真环境
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