【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于機(jī)械手控制，具體涉及一種機(jī)械手抓握對(duì)齊方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、機(jī)械手作為工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域的重要組成部分，在生產(chǎn)制造、醫(yī)療、服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。隨著科技的進(jìn)步和應(yīng)用需求的不斷提高，對(duì)機(jī)械手的智能化和靈活性提出了更高的要求。
2、傳統(tǒng)的機(jī)械手通常依賴預(yù)設(shè)程序和固定動(dòng)作序列來完成任務(wù)，缺乏自主決策和環(huán)境適應(yīng)能力。這種方式在結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、環(huán)境穩(wěn)定的場(chǎng)景下可以滿足基本需求，但在復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)環(huán)境中往往表現(xiàn)不佳。例如，當(dāng)目標(biāo)物體的位置、姿態(tài)發(fā)生變化時(shí)，傳統(tǒng)機(jī)械手難以做出相應(yīng)調(diào)整，容易造成抓取失敗或碰撞等問題。
3、此外，傳統(tǒng)機(jī)械手的操作往往需要人工編程和調(diào)試，耗時(shí)耗力，難以快速適應(yīng)新的任務(wù)需求，在一些高度動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景中，如協(xié)作機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人等應(yīng)用場(chǎng)景中，傳統(tǒng)機(jī)械手的局限性更加明顯，難以滿足靈活交互、實(shí)時(shí)決策的需求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于以上所述的現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本專利技術(shù)的目的是提供一種機(jī)械手抓握對(duì)齊方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，解決了如何對(duì)目標(biāo)物體的精確抓握對(duì)齊的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案。
3、本專利技術(shù)第一方面提供一種機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，包括：上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟以及下層機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)抓握對(duì)齊步驟；其中：
4、所述上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟包括：獲取并基于目標(biāo)物體的圖片提取目標(biāo)物體的輪廓；根據(jù)目標(biāo)物體的輪廓計(jì)算目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息和形狀；基于所述目標(biāo)物體的
5、所述下層機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)抓握對(duì)齊步驟包括：將目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為預(yù)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)空間，輸出機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度；
6、基于機(jī)械手抓握手勢(shì)和機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度實(shí)現(xiàn)機(jī)械手對(duì)目標(biāo)物體的抓握對(duì)齊。
7、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述獲取并基于目標(biāo)物體的圖片提取目標(biāo)物體的輪廓，包括：
8、通過機(jī)械手上的攝像頭實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)物體的圖片；
9、對(duì)目標(biāo)物體的圖片進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的目標(biāo)物體的圖片；
10、對(duì)預(yù)處理后的目標(biāo)物體的圖片進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到邊緣檢測(cè)后的目標(biāo)物體的圖片；
11、對(duì)邊緣檢測(cè)后的目標(biāo)物體的圖片進(jìn)行膨脹處理，得到膨脹處理后的目標(biāo)物體的圖片；
12、對(duì)膨脹處理后的目標(biāo)物體的圖片進(jìn)行輪廓提取，得到目標(biāo)物體的輪廓。
13、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述根據(jù)目標(biāo)物體的輪廓計(jì)算目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息和形狀，包括：
14、獲取目標(biāo)物體的輪廓的最小外接矩形的幾何中點(diǎn)坐標(biāo)和兩條對(duì)稱軸長(zhǎng)度比值，以及目標(biāo)物體的輪廓圓度；
15、通過將最小外接矩形的幾何中點(diǎn)坐標(biāo)與相機(jī)坐標(biāo)系中的光軸點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行相對(duì)坐標(biāo)運(yùn)算，獲取目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息；以及
16、當(dāng)目標(biāo)物體的輪廓圓度大于圓度判斷閾值，判斷目標(biāo)物體的形狀為球體；反之為長(zhǎng)方體或正方體，其中：當(dāng)目標(biāo)物體的最小外接矩形的兩條對(duì)稱軸長(zhǎng)度比值大于軸長(zhǎng)度比值判斷閾值，判斷目標(biāo)物體的形狀為長(zhǎng)方體，否則為正方體。
17、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述將目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為預(yù)設(shè)強(qiáng)化狀態(tài)信息學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)空間，輸出機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度，包括：
18、獲取目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息，其中目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息以表示，其中， t為時(shí)刻，為環(huán)境狀態(tài)，以 t時(shí)刻的上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟得到的目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為環(huán)境狀態(tài)；
19、以雙延遲深度確定性梯度策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法作為預(yù)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，所述雙延遲深度確定性梯度策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法表示，所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)空間為目標(biāo)物體所有可能的位置狀態(tài)信息；
20、將所述目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息輸入至所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中，輸出一組角度值，該組角度值即為機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度。
21、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)置為根據(jù)機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作結(jié)束后的對(duì)齊程度來給予不同的獎(jiǎng)勵(lì)值，其中，未對(duì)齊程度值的定義為：，未對(duì)齊程度值 d越小則代表當(dāng)前機(jī)械手對(duì)齊程度較高，反之未對(duì)齊程度值 d越大則代表當(dāng)前對(duì)齊程度越低。
22、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述將所述目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息輸入至所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中，輸出一組角度值，包括：
23、在 t時(shí)刻：
24、智能體接收上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟輸出的 t時(shí)刻的目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為環(huán)境狀態(tài)；
25、將環(huán)境狀態(tài)輸入至智能體中的策略網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行決策，通過策略網(wǎng)絡(luò)輸出兩個(gè)腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度作為動(dòng)作。
26、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述基于機(jī)械手抓握手勢(shì)和機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度實(shí)現(xiàn)機(jī)械手對(duì)目標(biāo)物體的抓握對(duì)齊后，包括：
27、機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)電機(jī)執(zhí)行動(dòng)作，執(zhí)行完成后，時(shí)刻變?yōu)? t+1時(shí)刻；
28、在 t+1時(shí)刻時(shí)：
29、智能體接收上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟輸出的 t+1時(shí)刻的目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為環(huán)境狀態(tài)；
30、將環(huán)境狀態(tài)代入預(yù)設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，獲取動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)值；
31、將四元組樣本數(shù)據(jù)存入樣本數(shù)據(jù)池。
32、作為本專利技術(shù)的一種實(shí)施方式，所述下層td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中包含六個(gè)網(wǎng)絡(luò)：兩個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)目標(biāo)策略網(wǎng)絡(luò)；
33、所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練過程，包括：
34、從樣本數(shù)據(jù)池中抽取一批四元組樣本數(shù)據(jù)；
35、，其中向量的每個(gè)元素都獨(dú)立從截?cái)嗾龖B(tài)分布中抽取，下標(biāo)now表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前參數(shù)；
36、使用兩個(gè)目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)：
37、；
38、；
39、計(jì)算td目標(biāo)：
40、；
41、使用兩個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)：
42、；
43、；
44、計(jì)算td誤差：
45、；
46、；
47、更新上述兩個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)：
48、；
49、；
50、每隔 k輪更新一次策略網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：
51、使用策略網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測(cè)：，然后更新策略網(wǎng)絡(luò)：
52、；
53、更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：
54、；
55、；
56、；<本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，包括：上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟以及下層機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)抓握對(duì)齊步驟；其中：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述獲取并基于目標(biāo)物體的圖片提取目標(biāo)物體的輪廓，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)物體的輪廓計(jì)算目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息和形狀，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述將目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為預(yù)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)空間，輸出機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述TD3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)置為根據(jù)機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作結(jié)束后的對(duì)齊程度來給予不同的獎(jiǎng)勵(lì)值，其中，未對(duì)齊程度值的定義為：，未對(duì)齊程度值d越小則代表當(dāng)前機(jī)械手對(duì)齊程度較高，反之未對(duì)齊程度值d越大則代表當(dāng)前對(duì)齊程度越低。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述將所述目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息輸入至所述TD3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中，輸出一組角度值，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述TD3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中包含六個(gè)網(wǎng)絡(luò)：兩個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)目標(biāo)策略網(wǎng)絡(luò)；
9.一種機(jī)械手抓握對(duì)齊系統(tǒng)，其特征在于，包括：上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇單元、下層機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)抓握對(duì)齊單元和執(zhí)行單元；其中：
10.一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，包括：上層機(jī)械手抓握手勢(shì)選擇步驟以及下層機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)抓握對(duì)齊步驟；其中：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述獲取并基于目標(biāo)物體的圖片提取目標(biāo)物體的輪廓，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)物體的輪廓計(jì)算目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息和形狀，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述將目標(biāo)物體的位置狀態(tài)信息作為預(yù)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)空間，輸出機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作角度，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的機(jī)械手抓握對(duì)齊方法，其特征在于，所述td3強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)置為根據(jù)機(jī)械手腕部關(guān)節(jié)動(dòng)作結(jié)束后的對(duì)齊程度來給予不同的獎(jiǎng)勵(lì)值，其中，未對(duì)齊程度值的定義為：，未對(duì)齊程度值d越小則代表當(dāng)前機(jī)械手對(duì)齊程度較高，反之未對(duì)齊程度值d越大則...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：湯奇榮，余明達(dá)，汪遠(yuǎn)翔，馬保平，余敏，林榮富，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：同濟(jì)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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