基于强化学习的机械臂轴孔装配策略研究

目录

第1章绪 论

1.1 课题背景及研究目的和意义

1.1.1 课题的来源

1.1.2 课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 传统的装配策略

1.2.2 基于智能控制策略的装配

1.2.3 基于强化学习的装配

1.2.4 国内研究现状总结分析

1.3 本文主要研究内容

第2章基于阻抗控制的柔顺装配策略

2.1 引言

2.2 机械臂控制的基本内容

2.2.1 机械臂运动学建模

2.2.2 机械臂的微运动学

2.2.3 机械臂的逆运动学

2.3 装配任务分析

2.3.1 卡阻现象分析

2.3.2 装配策略流程设计

2.4 阻抗装配策略研究

2.4.1 阻抗装配模型分析

2.4.2 阻抗模型的参数优化

2.5 本章小结

第3章基于深度强化学习算法的装配策略

3.1 引言

3.2 深度强化学习算法的基础理论

3.2.1 面向装配问题的强化学习基本理论

3.2.2 面向装配问题的深度网络基本内容

3.3 TD3算法

3.4 面对装配任务对 TD3算法的改进

3.4.1 自适应退火型指导探索

3.4.2 网络预训练

3.4.3 其他改进方案

3.5 针对装配任务的迁移学习

3.6 本章小结

第4章机器人装配的仿真与实验分析

4.1 引言

4.2 仿真平台介绍

4.3 TD3算法的仿真训练验证实验

4.3.1 训练前的相关设置

4.3.2 训练验证

4.4 基于阻抗控制的装配策略的仿真验证

4.5 关于多种不确定性因素的对比实验

4.6 装配验证实验方案

4.7 本章小结

结 论

参考文献

声明

致 谢