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申请/专利权人：中山大学
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117984319A
主分类号：B25J9/16
分类号：B25J9/16
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明涉及一种基于远程运动中心与强化学习的串联机器人DH运动学参数修正方法，建立DH参数运动学模型，得到运动学参数；根据运动学参数等数据建立Q‑leraning模型；通过多次重复训练修改对应的运动学参数的当前值，并记录修改后的值为待定值且作为下一次训练的运动学参数的当前值；判断训练次数是否满足要求，若否则循环训练，若是则输出误差最小的运动学参数的值作为最优的运动学参数的值，保存训练得到的Q表。本方法设置固定的RCM点，通过图像检测的方式检测RCM点运动后的偏移，无需使用其他测量设备进行测量误差值，降低设备成本。
主权项：1.一种基于远程运动中心与强化学习的串联机器人DH运动学参数修正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立串联机器人的DH参数运动学模型，得到机器人的运动学参数；步骤二：选定运动学参数及设定所述运动学参数的初始值、训练次数T、初始状态S0和奖励函数，建立Q-leraning模型；步骤三：以ε的概率随机执行任一个修改运动学参数的动作，以1-ε的概率执行当前状态下使Q表取最大值的动作，修改对应的运动学参数的当前值并记录修改后的值为待定值且作为下一次训练的运动学参数的当前值；步骤四：设置目标点位置，根据逆向运动学计算得出机器人多组关节角度解，用每组关节角度解分别控制机器人的执行元件末端移动至目标点；步骤五：利用摄像装置拍摄机器人的执行元件末端的照片，并识别获取执行元件末端坐标；根据机器人执行RCM运动后，执行元件末端坐标在不同组关节解下的位置变化，计算新状态S'，并根据奖励函数计算采取该行动所获得的奖励r；步骤六：在新状态S'下，假设执行使Q表取最大值的动作a',并利用马尔可夫性质更新Q表；步骤七：判断训练次数是否达到T次，若否，则再次执行步骤三至六；若是，则执行步骤八；步骤八：将记录的待定值均进行精度判断，选出使机器人末端平均定位精度满足阈值要求的运动参数的值并取其中RCM误差值最小的运动学参数的值作为最优的运动学参数的值，保存训练得到的Q表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于远程运动中心与强化学习的串联机器人DH运动学参数修正方法及其系统
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