【摘 要】
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机械臂在工件分拣、搬运、码垛以及金属加工等场景中有广泛应用。然而,传统方法大多让机械臂按照预先制定的程序重复运行,导致其灵活性差。基于视觉的伺服控制,极大的提高了机械臂的感知能力,为机械臂的智能控制提供了基础,但是视觉检测的效率和准确度成为了研究难点之一。同时,随着深度强化学习理论的不断发展,通过控制机械臂与环境进行交互学习最优动作,从而使机械臂完成复杂任务成为可能。因此,本文将基于视觉的目标检测
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机械臂在工件分拣、搬运、码垛以及金属加工等场景中有广泛应用。然而,传统方法大多让机械臂按照预先制定的程序重复运行,导致其灵活性差。基于视觉的伺服控制,极大的提高了机械臂的感知能力,为机械臂的智能控制提供了基础,但是视觉检测的效率和准确度成为了研究难点之一。同时,随着深度强化学习理论的不断发展,通过控制机械臂与环境进行交互学习最优动作,从而使机械臂完成复杂任务成为可能。因此,本文将基于视觉的目标检测和深度强化学习的控制方法,建立机械臂的智能感知与控制系统,以提高机械臂的智能化水平。首先,本文针对深度强化学习以图像作为输入时,状态维度太高的问题,设计基于平面的3D位姿估计算法,显示地表达图像中待抓取物体的位姿信息。通过自制VOC格式的数据集,并搭建YOLOv5网络通过迁移训练,实现待抓取目标的实时检测,然后根据颜色和形状特征,基于平均背景法进行背景分割,并计算待抓取物体的旋转角度,从而提取目标物体在平面上的3D位姿信息。然后,针对DDPG算法在初始训练阶段有效数据生成率低的问题,设计一种DMP示教数据生成模块,用来高效生成泛化的人工示教数据,提高DDPG算法的训练效率。并融合视觉检测信息和机械臂的状态信息,对强化学习的输入状态进行设计。最后,搭建实验平台对本文的算法进行验证。首先将3D位姿提取模块与深度强化学习的控制策略模块分开训练,搭建UR3e机械臂的实物平台,基于ROS中的Moveit运动控制工具库,对视觉检测模块的有效性进行实验验证。其次,在Gazebo中搭建UR3e的仿真环境,并在该环境中训练融合DMP示教数据生成模块的改进算法,通过与原始算法进行对比,验证改进后算法的有效性。
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