公开(公告)号：CN118848984A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411193671.4

申请日：2024-08-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 陈钢 ,  黄泽远 ,  郝梓萱 ,  姚郅鹏 ,  柳渝 ,  殷诗航 ,  任熠

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供了一种基于约束强化学习的空间机械臂安全运动规划方法，包括：构造空间机械臂约束强化学习框架；依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动规划器；依据所述空间机械臂约束强化学习框架，构造空间机械臂安全运动约束方程；依据所述空间机械臂安全运动规划器和空间机械臂安全运动约束方程，构建空间机械臂安全运动训练策略，获得训练后的空间机械臂安全运动规划策略网络。根据本发明实施例提供的技术方案，可以在非结构化环境中，使空间机械臂尽可能不中断当前任务并满足多种约束条件的前提下，实现安全、快速的避障。

公开(公告)号：CN118848976A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411012403.8

申请日：2024-07-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 陈钢 ,  郝梓萱 ,  黄泽远 ,  姚郅鹏 ,  柳渝 ,  殷诗航 ,  任熠

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供了一种基于SAC的双臂机器人紧协调搬运运动规划方法，包括：构建双臂机器人紧协调系统的运动学模型；划分双臂机器人的主动关节与被动关节；构造用于描述操作物位置和目标位置之间的距离矢量；构造用于描述紧协调系统是否发生机械臂构型奇异的奇异性指标；构造双臂机器人的状态变量和动作变量；构造双臂机器人的运动规划奖励函数；构建SAC的深度网络结构；依据所述双臂机器人的状态变量、动作变量、运动规划奖励函数和所述深度网络结构，构建紧协调搬运运动训练策略，获得训练后的双臂机器人紧协调搬运运动规划策略网络。根据本发明实施例提供的技术方案，可在操作物初始位置和目标位置不确定的情况下实现双臂机器人紧协调搬运。