【摘 要】
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随着智能制造业和工业4.0的不断发展,机器人正逐渐应用于复杂的装配任务,然而传统机器人技术难以满足实际应用需求。近年来,在人工智能技术取得不断突破前提下,业界和学界都在探索如何通过人工智能技术实现机器人自主装配作业。当前已有机器人自主装配技术严重依赖于固定的装配动作或预设过程。存在装配成功率低、任务泛化性不足和环境适应性差等瓶颈问题。鉴于此,本文基于多模态感知技术与深度强化学习理论,开展基于多模态
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随着智能制造业和工业4.0的不断发展,机器人正逐渐应用于复杂的装配任务,然而传统机器人技术难以满足实际应用需求。近年来,在人工智能技术取得不断突破前提下,业界和学界都在探索如何通过人工智能技术实现机器人自主装配作业。当前已有机器人自主装配技术严重依赖于固定的装配动作或预设过程。存在装配成功率低、任务泛化性不足和环境适应性差等瓶颈问题。鉴于此,本文基于多模态感知技术与深度强化学习理论,开展基于多模态感知与学习的机器人自主装配技术研究,以带有底座的轴孔和电控柜元器件装配为对象,通过多模态感知技术进行机器人装配过程中的视觉、力/力矩、机器人本体运动觉等多模异构传感信息进行特征提取与融合,并通过深度确定性策略梯度算法（DDPG）进行机器人装配策略模型学习,实现机器人自主装配。本文主要研究内容包括:（1）机器人自主装配技术、多模态感知技术研究现状分析;深度强化学习理论的基础知识,以及在机器人自主装配任务上的应用。（2）机器人自主装配平台搭建、运动学建模,根据装配任务需求,设计视觉定位系统。对于相机的内部参数和外部参数进行标定,建立起以机器人底座作为基座标的坐标系。通过Kinect V1相机、Kinova jaco 6机器人以及电脑主机等相关组件搭建机器人轴孔装配和电控柜元件装配实验平台。（3）基于多模态感知技术和DDPG算法实现机器人自主装配作业,重点研究多模态感知技术网络和深度确定性策略梯度算法网络及流程。（4）构建机器人轴孔装配系统和电气柜元器件装配系统,包括装配流程设计、平台搭建与标定、数据采集与处理、结果分析等。针对不同学习率参数设置下,对机器人装配奖励值、轴孔相对距离和成功率的影响。结果表明,当学习率取0.001时,仿真机器人轴孔装配取得最高的成功率达90%;机器人轴孔装配取得最高的成功率达85%;机器人电气柜元器件装配成功率达85%。
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