6、工业机器人轨迹优化与实时预测性维护技术解析

工业机器人轨迹优化与实时预测性维护技术解析

在工业自动化领域，工业机器人的轨迹优化以及实时预测性维护都是至关重要的技术。下面将详细介绍相关技术的原理、方法和应用。

工业机器人轨迹优化

在模拟环境中使用深度强化学习（DRL）优化工业机器人的轨迹是一种有效的方法。不过，这种方法可能会导致局部最优解。从另一个“棕地”（brown field）开始进行优化，有很大潜力减少训练时间，这值得在未来进一步研究。

有人可能会问，为什么要评估“棕地”而不是直接学习最终的机器人编程。虽然让智能体定义最终轨迹是可行的，但由于DRL的近似性质以及现实世界与模拟环境之间的差异（现实差距），偶尔会导致不理想的控制行为，因此需要人类参与其中。

为了实现工业机器人轨迹的优化，提出了一种可能的马尔可夫决策过程（MDP）形式化的智能体，它有潜力显著减少工业机器人离线编程中的手动工作量。未来，该方法的采用可以分为以下三个步骤：
1. 专家进行合理性检查 ：专家将手工制作的轨迹与DRL智能体的解决方案进行比较，以验证其合理性。
2. 智能体用于生产 ：通过创建“棕地”，专家从这些“棕地”中推导出最终解决方案。
3. 智能体找到最终轨迹 ：智能体直接找到最终的机器人轨迹，人类专家只需验证解决方案而无需修改。

除了上述具体应用，还设想了一个端到端的学习平台，以满足工业机器人应用的工业要求。该平台旨在实现高度的泛化能力，以应对制造业中各种不同的任务。

下面是这个过程的mermaid流程图：