4、机器人强化学习与手中姿态细化：探索与实践

机器人强化学习与手中姿态细化：探索与实践

在机器人技术领域，强化学习和姿态估计是两个重要的研究方向。强化学习可让机器人通过与环境交互学习最优策略，姿态估计则帮助机器人准确感知物体的位置和方向。下面将详细介绍这两方面的内容。

1. 机器人物体推动的强化学习

在机器人物体推动的研究中，涉及到硬件、控制、学习和测试等多个方面。

1.1 硬件系统

机器人系统由 Franka Emika Panda 机器人和触摸屏组成。Panda 机器人是协作机器人，有七个自由度，负载能力为三千克。触摸屏作为增强现实可视化的显示设备，同时也是检测屏幕上物体位置的传感器。在机器人的夹爪中插入 3D 打印工具，代表冰球和智能体，该工具放置在显示 Unity 创建环境的屏幕上方。触摸屏基于红外光束中断原理工作，通过屏幕边缘的 X - Y 红外 LED 和光电探测器对检测物体触摸屏幕时光束的中断，能检测多个输入，可用于确定物体在屏幕上的方向。

1.2 机器人控制

机器人的关节扭矩基于期望的机器人末端执行器姿态与实际姿态的偏差，使用重力补偿比例 - 微分（PD）控制器以及科里奥利力和向心力的贡献来计算。所需扭矩 τ 的计算公式为：
[
\tau = J_{A}^{T}(q)(K_{p}\Delta x - K_{d}J_{A}(q)\dot{q}) + \hat{C}(q,\dot{q})\dot{q} + \hat{g}(q)
]
其中，(\Delta x = x_{r} - x) 表示期望姿态 (x_{r}) 与末端执行器实际姿态 (x) 之间的偏差。(J_{A}(q)) 是分析雅可比矩阵，(\hat{C