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一種基于層次強化學習的機械手魯棒操作

來源:CAAI認知系統與信息處理專委會     編輯:創澤   時間: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。這種能力對于機器人實現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,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,在實現復雜的操作目標時,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。

傳統上,手內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建模,來控制手指移動帶動物體姿態。這種辦法好處在于穩定性強,模型簡單,但問題在于難以實現較長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習的方法。這類方法優點在于不需要系統模型,但缺點在于穩定性差,并且需要大量數據進行訓練。而我們的方法結合了這兩種方法:在底層使用傳統的動力學建模方式保持穩定的抓取和實現簡單基本的操作單元,在中層通過深度強化學習來進行規劃,選擇不同的操作單元,終實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穩定的抓取;在中層使用強化學習進行規劃,從而實現較長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是指將指頭從一側移動到另一側,從而改變抓握方式。在中層,我們使用深度強化學習網絡學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,實現復雜的操作目標。






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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,即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節,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

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

機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個與旋轉器串聯的屈肌單元組成,形成一個U型關節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當解鎖時,還可以通過轉動手腕上的項圈來調節運動產生摩擦阻力

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于人類的手腕,如運動范圍或扭矩輸出。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

串行腕關節與并行腕關節優缺點對比分析

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

假肢腕關節和機器人腕關節優缺點對比分析

假肢需要直接的人類互動來發揮功能,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

由于軟體材料的發展,靈巧手也開始柔軟起來,如柏林工業大學研制的軟體、欠驅動、柔性多指靈巧手、康奈爾大學研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學研制的軟體多指靈巧手

服務機器人核心模塊分析

環境感知技術:機器人感知環境及自身狀態的窗口、運動控制技術:定位導航與運動協調控制、人機交互技術: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用

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

基于主動探索的智能抓取機器人

新型智能抓取機器人,結合深度學習方法,賦予機器人主動探索感知的能力,解決了Affordance Map缺陷,提G了機器人在復雜環境下的抓取成功率
資料獲取
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