基于深度强化学习的机械臂自适应阀门旋拧方法研究

摘要

针对典型未知环境作业,提出一种基于深度强化学习的机械臂旋拧阀门自适应操控方法,使得机械臂能够在阀门手轮尺寸未知的情况下实现阀门旋拧任务.该方法基于马尔科夫决策过程框架设计阀门旋拧模型,并根据夹持器与阀门轮缘上标签之间的相对位置与姿态,建立模型的状态空间和奖励系统.由仿真与实验表明,该方法能够实现未知尺寸的阀门手轮的旋拧作业,轨迹误差小,具有良好的运动性能以及适应性.