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      創(chuàng )澤機器人
      CHUANGZE ROBOT
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      一種基于層次強化學(xué)習的機械手魯棒操作

      來(lái)源:CAAI認知系統與信息處理專(zhuān)委會(huì )     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2020/6/24   主題:其他 [加盟]
      1.  研究背景

      機械手內操作(in-hand manipulation)是指使用單只機械手,通過(guò)移動(dòng)手指、手掌等部位來(lái)改變物體在手中的相對位置和姿態(tài)。這種能力對于機器人實(shí)現人類(lèi)水平的靈巧操作J為重要,因為在日常生活中有很多類(lèi)似的任務(wù),例如抓取一件工具并調整它在手中的位置和旋轉角度。我們注意到,在實(shí)現復雜的操作目標時(shí),人在操作物體時(shí)常常改變抓取物體的手指接觸點(diǎn)位置,從而J大的提G物體在手中的位姿范圍。

      傳統上,手內操作有兩類(lèi)解決方案,一類(lèi)是基于模型的方法(model-based method),通過(guò)對抓取的動(dòng)力學(xué)建模,來(lái)控制手指移動(dòng)帶動(dòng)物體姿態(tài)。這種辦法好處在于穩定性強,模型簡(jiǎn)單,但問(wèn)題在于難以實(shí)現較長(cháng)和復雜的手內操作流程,特別是目標位姿和起始位姿相距很遠的情況,因為它們很難規劃手指接觸點(diǎn)的移動(dòng);另一類(lèi)方法是無(wú)模型方法(model-free method),通常使用深度強化學(xué)習的方法。這類(lèi)方法優(yōu)點(diǎn)在于不需要系統模型,但缺點(diǎn)在于穩定性差,并且需要大量數據進(jìn)行訓練。而我們的方法結合了這兩種方法:在底層使用傳統的動(dòng)力學(xué)建模方式保持穩定的抓取和實(shí)現簡(jiǎn)單基本的操作單元,在中層通過(guò)深度強化學(xué)習來(lái)進(jìn)行規劃,選擇不同的操作單元,終實(shí)現穩定且復雜的操作流程。我們的方法結合了兩種方法的優(yōu)點(diǎn):在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續穩定的抓取;在中層使用強化學(xué)習進(jìn)行規劃,從而實(shí)現較長(cháng)和復雜的手內操作流程。

       

      2.  研究方法

      在底層,我們使用柔性力矩控制器定義了三個(gè)操作單元,分別是reposing,sliding和flipping。Reposing是指在不改變手指與物體接觸點(diǎn)的前提下,通過(guò)控制機械手改變物體的位姿;sliding是指在不改變物體位姿的前提下,沿著(zhù)物體滑動(dòng)指尖改變接觸點(diǎn);flipping是指將指頭從一側移動(dòng)到另一側,從而改變抓握方式。在中層,我們使用深度強化學(xué)習網(wǎng)絡(luò )學(xué)習在給定目標位姿下選擇底層操作單元,終形成一條由大量不同操作單元組成的序列,實(shí)現復雜的操作目標。






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      德國伯恩大學(xué)計算機學(xué)院研制的遙操作輪腿復合的移動(dòng)操作機器人可通過(guò)遠程操作平臺完成各種復雜操作任務(wù)

      機器人手腕的系列分享之一

      假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動(dòng),即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關(guān)節,其大活動(dòng)范圍通常在76度/85度

      機器人手腕的系列分享之二

      旋轉器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動(dòng),而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動(dòng)腕部裝置的鎖定也可以通過(guò)使用不可反向驅動(dòng)的機構來(lái)實(shí)現

      機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

      2自由度腕部由一個(gè)與旋轉器串聯(lián)的屈肌單元組成,形成一個(gè)U型關(guān)節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時(shí)鎖住前旋和屈曲,當解鎖時(shí),還可以通過(guò)轉動(dòng)手腕上的項圈來(lái)調節運動(dòng)產(chǎn)生摩擦阻力

      機器人手腕的系列分享之三自由度手腕

      3自由度人工手腕在某些方面優(yōu)于人類(lèi)的手腕,如運動(dòng)范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

      串行腕關(guān)節與并行腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

      具有相同數量自由度的設備之間進(jìn)行比較時(shí),串行機構往往比并行機構更長(cháng),對于串行機構,運動(dòng)范圍和扭矩規格通常簡(jiǎn)單地由執行機構的選擇和基本形狀幾何決定

      假肢腕關(guān)節和機器人腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

      假肢需要直接的人類(lèi)互動(dòng)來(lái)發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動(dòng)的,假腕還包括外部可調節功能,如可調節摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調整通常都是在控制系統內完成的

      柔軟的靈巧手的設計、制備及驅動(dòng)

      由于軟體材料的發(fā)展,靈巧手也開(kāi)始柔軟起來(lái),如柏林工業(yè)大學(xué)研制的軟體、欠驅動(dòng)、柔性多指靈巧手、康奈爾大學(xué)研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學(xué)研制的軟體多指靈巧手

      服務(wù)機器人核心模塊分析

      環(huán)境感知技術(shù):機器人感知環(huán)境及自身狀態(tài)的窗口、運動(dòng)控制技術(shù):定位導航與運動(dòng)協(xié)調控制、人機交互技術(shù):人機有效溝通的橋梁

      LDV激光測振與3D視覺(jué)傳感在智能機器人中的應用

      宋云峰博士分享了LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感技術(shù)在智能機器人中的應用,主要介紹了智能機器人光學(xué)感知技術(shù)、LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感技術(shù)原理及產(chǎn)品介紹、應用案例分享等內容

      基于主動(dòng)探索的智能抓取機器人

      新型智能抓取機器人,結合深度學(xué)習方法,賦予機器人主動(dòng)探索感知的能力,解決了Affordance Map缺陷,提G了機器人在復雜環(huán)境下的抓取成功率
      資料獲取
      機器人開(kāi)發(fā)
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