[发明专利]基于机器人技能学习的电连接器装配方法及系统

权利要求书

1.基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：包括以下步骤：

利用图像信息调整待装配电连接器处于初始位姿，基于初始位姿控制机器人携带待装配电连接器接触装配孔位，获取待装配电连接器与装配孔位的接触力大小的和电连接器落入装配孔位时的装配深度；

以机器人末端携带待装配电连接器的位姿和接触力作为已构建的机器人装配技能学习网络的输入值，机器人下一步动作的关节角度为输出值；

基于机器人装配技能学习网络中的奖励函数，判断待装配电连接器落入装配孔内的装配深度和接触力满足设定值时，电连接器装配完毕。

2.如权利要求1所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：控制机器人携带待装配电连接器接触装配孔位后，执行轨迹搜索。

3.如权利要求2所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：所述执行轨迹搜索的过程包括，机器人携带待装配电连接器依据正弦轨迹搜索装配孔位，当待装配电连接器和装配孔位接触后的接触力小于设定值时，待装配电连接器落入装配孔内。

4.如权利要求1所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：机器人装配技能学习网络的构建过程包括，

机器人预先经人工示教获取专家数据，专家数据包括机器人执行装配时每一步的状态和对应的动作信息。

5.如权利要求4所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：机器人装配技能学习网络的构建过程还包括，

利用机器人的状态与对应动作信息的特征基函数，和特征基函数对应的权重值，构建以专家数据为目标的奖励函数。

6.如权利要求5所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：机器人装配技能学习网络的构建过程还包括，

将奖励函数输入强化学习网络中训练网络，迭代至网络收敛。

7.如权利要求5所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法，其特征在于：当零部件装配深度增大，且机器人携带的待装配电连接器的末端接触力中的各个分量均小于设定的阈值时，奖励函数为正；当装配深度不变，且机器人携带的待装配电连接器的末端接触力中的各个分量均小于设定的阈值时，奖励函数为零；其余情况奖励函数为负值。

8.基于权利要求1-7中任一项所述方法实现电连接器装配的系统，其特征在于：包括：

分别与上位机模块连接的力检测模块、视觉检测模块和机械臂模块，力检测模块和视觉检测模块分别获取待装配电连接器的位姿信息和力信息，利用上位机模块中预先训练好的机器人装配技能学习网络控制机械臂模块执行装配动作。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于机器人技能学习的电连接器装配方法中的步骤。