【摘 要】
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针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2015ZX04005006);广东省科技计划资助项目(2014B090921004,2015B010918002);中山市科技重大专项资助项目(2016F2FC0006)
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针对机器人末端执行器和曲面工件接触时难以得到恒定接触力的问题,建立机器人末端执行器与曲面工件的接触模型.构建曲面接触力坐标系与机器人传感器测量坐标系之间的关系,利用基于概率动力学模型的强化学习(PILCO)算法对模型输出参数与接触状态的关系进行学习,对部分接触状态进行预测,强化学习根据预测的状态优化机器人位移输入参数,得到期望跟踪力信号.实验中,将强化学习的输入状态改为一段时间内的状态平均值以减少接触状态下信号的干扰.实验结果表明,利用PILCO算法在迭代8次后能够得到较稳定的力,相比于模糊迭代算法收敛速
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