52、基于敏感机器人技术与深度循环Q学习的高精度销孔装配方法

基于敏感机器人技术与深度循环Q学习的高精度销孔装配方法

1. 研究领域概述

在当今的工业生产中，机器人技术发挥着至关重要的作用，尤其是在装配环节。敏感机器人系统在各类装配和制造技术中得到了广泛应用。装配作为一项关键活动，对机器人的操作精度提出了极高要求。然而，当任务精度超出机器人本身的精度时，高精度装配任务便面临着巨大挑战。

1.1 敏感机器人系统

敏感机器人系统能够执行力或扭矩控制的应用，以实现与环境的接触。虽然“敏感性”没有明确的定义，但根据测量技术DIN 1319规范，敏感性可定义为测量仪器输出变量值相对于输入变量值的因果变化。在与环境进行物理接触时，需要特殊的控制策略，因为简单的纯位置控制已不再适用，而单纯依靠力控制也不够，因此采用混合力/位置控制是合理的。

1.2 销孔装配任务

销孔装配是一种需要与周围环境直接物理接触的机器人任务，在二维和三维环境中都有广泛的研究，并且已经提出了多种解决方法。传统的在线编程方法通过示教器引导机器人到达所需位置并记录每个动作，这种方法耗时且难以适应新环境。离线编程（模拟）虽然在停机时间方面有优势，但由于环境差异，难以模拟精确的实际环境，在工业活动中，当所需精度超过机器人精度时效率较低。因此，提出了一种新的技能获取技术，即让机器人使用强化学习来完成高精度的配合任务。

2. 现有技术分析

2.1 不同方法对比

研究人员	研究方法	研究内容	局限性