一种面向六自由度机械臂柔顺装配的深度强化学习策略

张宇航; 陈雯柏; 张佳琪; 马航

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (12) : 148 -154.

张宇航, 陈雯柏, 张佳琪, 马航

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摘要

针对现有3C装配方法存在装配复杂性高、柔性要求高和零部件多样性等问题，使用深度强化学习方法，利用MuJoCo物理引擎，对机械臂装配任务建模，搭建了机械臂3C装配系统，设计了该系统的状态空间和动作空间，通过奖励函数设计缓解了奖励稀疏的问题。仿真结果表明，所提出的装配系统高效和准确地完成了3C装配任务，使用的SAC算法装配成功率达到93%,高于其他算法。同时，经过强化学习策略训练过后，装配接触力达到设定范围，实现柔顺装配，研究结果对提高生产效率和产品质量有着重要意义。