开尔文AU - TY -的A2 Wong Wang Yongzhi盟——赵,Lei盟,张黔盟——周、吴盟——,力平盟- Ma, Junqiao盟——张,博盟——张余PY - 2021 DA - 2021/09/22 TI -对齐的方法结合感知Peg-in-Hole装配深强化学习SP - 5073689六世- 2021 AB -触觉感知的方法可以准确反映接触状态通过收集力和转矩信息,但它不是敏感装配对象之间的位置和姿态的变化。视觉感知的方法是非常敏感的组装对象之间的姿态和姿态的变化,但是他们不能准确反映接触状态,特别是互相咬合的对象。机器人将能更准确地感知环境如果可以结合视觉和触觉感知。因此,本文提出了结合知觉的对齐方法与self-supervised peg-in-hole大会强化学习。代理首先观察环境通过视觉传感器,然后预测对齐调整的行动基于视觉特征的接触状态。随后,代理法官接触状态基于力和扭矩力/力矩传感器收集的信息。选择和行动的一致性调整根据接触状态和用作视觉预测标签。随后,视觉感知的网络执行反向传播修正网络权值根据视觉预测标签。最后,代理将学到的对齐技巧结合感知随着迭代的增加培训。机器人系统是建立基于CoppeliaSim模拟训练和测试。 The simulation results show that the method of combined perception has higher assembly efficiency than single perception. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2021/5073689 DO - 10.1155/2021/5073689 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -