[发明专利]一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统及方法

说明书

本发明属于深度学习领域，提供了一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统及方法。其中，该系统包括深度相机，其用于采集阀门图像并传送至控制器；六维力传感器，其用于采集旋拧阀门过程中的机械臂末端力/力矩信息并传送至控制器；末端执行器，其位于机器臂本体末端，用于带动阀门旋转；控制器，其用于接收阀门图像并提取阀门特征，解算出阀门位姿；根据阀门位姿，控制机械臂运动至旋拧阀门的初始期望作业位置，并使得机械臂处于期望初始姿态；根据机械臂当前姿态和机械臂末端当前力/力矩信息获取当前旋拧状态，再基于深度强化学习的机器人旋拧阀门模型，输出机械臂动作决策指令。

技术领域

本发明属于深度学习领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

当前机器人旋拧阀门任务中，采用机械臂末端执行器抓握阀柄的方式进行阀门旋拧，由于机械臂末端执行器与阀门位置不能精确匹配，往往会在阀门转动过程中产生内力，且这种方式还涉及旋拧路径的规划问题；末端执行器插入阀门手轮转动的旋拧方法会带来末端工具轴线相对阀门手轮轴线的偏差，且不能很好地跟踪阀门转动过程中的轴向位移，这些问题会造成阀门乃至机械臂的损坏，最终导致旋拧任务的失败。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统及方法，其在阀门旋拧过程中融合机械臂末端位姿和力/力矩信息，通过构建的机器人旋拧阀门模型自适应调整机械臂末端位姿，进而实现阀门旋拧。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统。

一种基于深度强化学习的机器人旋拧阀门系统，包括：

深度相机，其用于采集阀门图像并传送至控制器；

六维力传感器，其用于采集旋拧阀门过程中的机械臂末端力/力矩信息并传送至控制器；

末端执行器，其位于机器臂本体末端，用于带动阀门旋转；

控制器，其用于：

接收阀门图像并提取阀门特征，解算出阀门位姿；

根据阀门位姿，控制机械臂运动至旋拧阀门的初始期望作业位置，并使得机械臂处于期望初始姿态；

根据机械臂当前姿态和机械臂末端当前力/力矩信息获取当前旋拧状态，再基于深度强化学习的机器人旋拧阀门模型，输出机械臂动作决策指令。

作为一种实施方式，机械臂动作决策指令包括机械臂位置调整大小和姿态偏转角度。

作为一种实施方式，所述控制器，还用于通过逆运动学求解各关节角，控制机械臂进行相应的姿态和位置调整，以至在旋拧过程中末端工具轴线相对阀门手轮轴线相重合且以恒力跟踪阀门轴向位置，保证旋拧过程顺利进行并完成整个阀门旋拧过程。

作为一种实施方式，机械臂的期望初始姿态为：末端执行器轴线垂直于阀门所在平面，且与阀门轴线重合，旋拧插进阀门手轮内。

作为一种实施方式，所述六维力传感器安装在机械臂末端法兰盘上，介于第六臂与末端执行器之间。

作为一种实施方式，所述控制器，还用于根据提取的阀门特征来判断阀门关闭状态；若阀门关闭，则结束作业；若未关闭，则继续进行旋拧作业。

作为一种实施方式，所述控制器，还用于评价旋拧过程是否完成：当末端执行器z向位移不小于阀门关闭所需轴向位移，且检测z轴向受力不小于所设力阈值时，阀门关闭，结束旋拧过程。