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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(xí)的機械手魯棒操作

      來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/6/24   主題:其他 [加盟]
      1.  研究背景

      機械手內(nèi)操作(in-hand manipulation)是指使用單只機械手,通過移動手指、手掌等部位來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現(xiàn)人類水平的靈巧操作J為重要,因為在日常生活中有很多類似的任務(wù),例如抓取一件工具并調(diào)整它在手中的位置和旋轉(zhuǎn)角度。我們注意到,在實現(xiàn)復(fù)雜的操作目標(biāo)時,人在操作物體時常常改變抓取物體的手指接觸點位置,從而J大的提G物體在手中的位姿范圍。

      傳統(tǒng)上,手內(nèi)操作有兩類解決方案,一類是基于模型的方法(model-based method),通過對抓取的動力學(xué)建模,來控制手指移動帶動物體姿態(tài)。這種辦法好處在于穩(wěn)定性強,模型簡單,但問題在于難以實現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程,特別是目標(biāo)位姿和起始位姿相距很遠的情況,因為它們很難規(guī)劃手指接觸點的移動;另一類方法是無模型方法(model-free method),通常使用深度強化學(xué)習(xí)的方法。這類方法優(yōu)點在于不需要系統(tǒng)模型,但缺點在于穩(wěn)定性差,并且需要大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。而我們的方法結(jié)合了這兩種方法:在底層使用傳統(tǒng)的動力學(xué)建模方式保持穩(wěn)定的抓取和實現(xiàn)簡單基本的操作單元,在中層通過深度強化學(xué)習(xí)來進行規(guī)劃,選擇不同的操作單元,終實現(xiàn)穩(wěn)定且復(fù)雜的操作流程。我們的方法結(jié)合了兩種方法的優(yōu)點:在底層通過使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取;在中層使用強化學(xué)習(xí)進行規(guī)劃,從而實現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)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的前提下,通過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,沿著物體滑動指尖改變接觸點;flipping是指將指頭從一側(cè)移動到另一側(cè),從而改變抓握方式。在中層,我們使用深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在給定目標(biāo)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,實現(xiàn)復(fù)雜的操作目標(biāo)。






      移動機器人Wang利用深度強化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法完成非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動

      中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學(xué)習(xí)算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動機器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動操作

      移動操作機器人Centauro通過融合自身攜帶的多傳感器信息可實現(xiàn)自主移動和抓取操作

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

      機器人手腕的系列分享之一

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

      機器人手腕的系列分享之二

      旋轉(zhuǎn)器用于使終端設(shè)備沿前臂的縱向放出或滾動,而屈肌使終端設(shè)備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉(zhuǎn)手腕,被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅(qū)動的機構(gòu)來實現(xiàn)

      機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

      2自由度腕部由一個與旋轉(zhuǎn)器串聯(lián)的屈肌單元組成,形成一個U型關(guān)節(jié)。其中一種設(shè)備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當(dāng)解鎖時,還可以通過轉(zhuǎn)動手腕上的項圈來調(diào)節(jié)運動產(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)于人類的手腕,如運動范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設(shè)計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設(shè)備在機器人應(yīng)用中更普遍

      串行腕關(guān)節(jié)與并行腕關(guān)節(jié)優(yōu)缺點對比分析

      具有相同數(shù)量自由度的設(shè)備之間進行比較時,串行機構(gòu)往往比并行機構(gòu)更長,對于串行機構(gòu),運動范圍和扭矩規(guī)格通常簡單地由執(zhí)行機構(gòu)的選擇和基本形狀幾何決定

      假肢腕關(guān)節(jié)和機器人腕關(guān)節(jié)優(yōu)缺點對比分析

      假肢需要直接的人類互動來發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動的,假腕還包括外部可調(diào)節(jié)功能,如可調(diào)節(jié)摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調(diào)整通常都是在控制系統(tǒng)內(nèi)完成的

      柔軟的靈巧手的設(shè)計、制備及驅(qū)動

      由于軟體材料的發(fā)展,靈巧手也開始柔軟起來,如柏林工業(yè)大學(xué)研制的軟體、欠驅(qū)動、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、運動控制技術(shù):定位導(dǎo)航與運動協(xié)調(diào)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視覺傳感在智能機器人中的應(yīng)用

      宋云峰博士分享了LDV激光測振及3D視覺傳感技術(shù)在智能機器人中的應(yīng)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視覺傳感技術(shù)原理及產(chǎn)品介紹、應(yīng)用案例分享等內(nèi)容

      基于主動探索的智能抓取機器人

      新型智能抓取機器人,結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法,賦予機器人主動探索感知的能力,解決了Affordance Map缺陷,提G了機器人在復(fù)雜環(huán)境下的抓取成功率
      資料獲取
      機器人開發(fā)
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