本發明專利技術公開了一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，包括以下步驟：步驟一：數據采集與預處理，包括環境數據采集、操作數據采集和數據預處理；步驟二：自適應深度強化學習算法設計，包括初始模型訓練、自適應學習模塊和模型在線更新；步驟三：預測模型引入，包括人類操作意圖預測和運動軌跡預測；步驟四：性能測試與優化，包括仿真測試和安全性和效率評估。本發明專利技術提高機械臂在復雜環境中運行時的力反饋控制精度和人機協作的安全性與效率。該方法通過設計自適應深度強化學習算法和引入人類操作意圖預測模型，實現實時更新和調整控制策略，從而更好地應對環境變化和未知干擾。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機械臂控制的，尤其涉及一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法。
技術介紹
1、現有的機械臂控制過程通常采用將多種傳感器(如力傳感器、位置傳感器、視覺傳感器等)結合起來，感知環境和力反饋。
2、但是機械臂在復雜環境中運行時，力反饋控制方法需要快速適應變化和擾動，傳統控制方法缺乏靈活性；另外機械臂在與人類協作時，如何保證安全性和效率是一個挑戰，現有方法難以做到高效和安全兼顧，為此，我們提出一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法來解決上述提出的問題。
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、鑒于上述現有基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法存在的問題，提出了本專利技術。
3、因此，本專利技術目的是提供一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其提高機械臂在復雜環境中運行時的力反饋控制精度和人機協作的安全性與效率。該方法通過設計自適應深度強化學習算法和引入人類操作意圖預測模型，實現實時更新和調整控制策略，從而更好地應對環境變化和未知干擾。
4、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，包括以下步驟：
5、步驟一：數據采集與預處理
<
p>6、環境數據采集：通過傳感器網絡實時采集機械臂周圍環境的各種數據，如溫度、濕度、光照和物體位置；7、操作數據采集：采集人類操作人員的運動數據，包括手勢、力反饋、操作軌跡和意圖數據；
8、數據預處理：對采集到的數據進行去噪、歸一化和特征提取，形成用于訓練深度強化學習模型的特征向量；
9、步驟二：自適應深度強化學習算法設計
10、初始模型訓練：利用預處理后的數據集，使用深度強化學習算法對機械臂的初始控制策略進行訓練；
11、自適應學習模塊：設計一個自適應學習模塊，能夠根據實時環境和操作數據的變化，動態調整深度強化學習模型的參數，實時更新控制策略；
12、模型在線更新：實現模型的在線更新功能，使機械臂能夠在運行過程中，通過不斷學習和優化，適應環境變化和未知干擾；
13、步驟三：預測模型引入
14、人類操作意圖預測：利用卷積神經網絡深度學習模型，對人類操作人員的手勢和運動軌跡進行預測，判斷其操作意圖；
15、運動軌跡預測：基于收集的人類操作數據，建立預測模型，預判機械臂的運動軌跡，從而優化其控制策略；
16、步驟四：性能測試與優化
17、仿真測試：在虛擬仿真環境中測試控制算法的性能，驗證其在不同場景和環境下的適應性和穩定性；
18、安全性和效率評估：評估機械臂在人機協作中的安全性和操作效率，確保其滿足實際應用需求。
19、作為本專利技術所述基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟二中的初始模型訓練使用深度q網絡作為深度強化學習算法，具體公式如下：
20、q函數更新：
21、
22、其中，s表示當前狀態，a表示當前動作，r表示即時獎勵，s′表示下一狀態，α表示學習率，γ表示折扣因子；
23、使用神經網絡近似q函數：
24、q(s,a；θ)≈q(s,a)
25、其中，θ是神經網絡的參數；
26、損失函數：
27、
28、其中，θ-是目標函數的參數，d是經驗回放池中的樣本集合；
29、參數更新：
30、
31、目標網絡參數更新：
32、θ-←θ(周期性更新)。
33、作為本專利技術所述基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟二中自適應學習模塊用于動態調整深度強化學習模型的參數，實現實時更新控制，包括：
34、實時數據采集：從環境和操作數據中實時采集新的樣本，加入經驗回放池d；
35、動態調整學習率：使用自適應學習率算法調整神經網絡的學習率：
36、
37、其中，αt是第t次迭代時的學習率，自適應算法根據梯度的一階矩估計和二階矩估計自適應調整學習率：
38、mt＝β1mt-1+(1-β1)gt
39、
40、其中，gt是當前梯度，β1、β2是指數衰減率，∈是防止除零的小數；mt是梯度的一階矩估計；vt是梯度的二階矩估計；是一階矩估計的偏差修正值；是二階矩估計的偏差修正值；t是當前時間步。
41、作為本專利技術所述基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟二中還包括經驗回放與優先采樣過程，引入優先經驗回放機制，優先采樣誤差較大的樣本：
42、
43、其中，p(i)是樣本i被采樣的概率，δi是樣本i的td誤差，w是調節采樣偏差的超參數；
44、所述模型在線更新結合新采集的數據和優先采樣的經驗回放池樣本，定期進行訓練，更新模型的參數θ：
45、
46、作為本專利技術所述基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟三中卷積神經網絡用于手勢和運動軌跡預測包括：
47、(1)網絡架構設計：
48、輸入層：輸入手勢和運動軌跡數據，通常為圖像序列或時間序列；
49、卷積層：提取空間特征；
50、池化層：降低特征圖的維度，減小計算量；
51、全連接層：將特征圖展開并映射到輸出空間；
52、輸出層：預測手勢類別或運動軌跡；
53、(2)卷積層公式：
54、卷積操作：zi,j,k＝(wk*x)i,j+bk
55、其中，zi,j,k是第k個卷積核在位置(i,j)的輸出，wk是第k個卷積核，x是輸入，bk是偏置項，*是卷積操作；
56、(3)激活函數：
57、ai,j,k＝max(0,zi,j,k)
58、(4)池化層公式：
59、最大池化：
60、(5)全連接層公式：
61、權重矩陣wfc和偏置bfc：
62、f＝wfc·p+bfc
63、(6)損失函數：
64、使用交叉熵損失函數進行分類任務：
65、
66、其中，yi是真是標簽，是預測概率。
67、作為本專利技術所述基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的一種優選方案，其中：所述步驟三中機械臂運動軌跡的預測模型包括：
68、模型架構涉及：
69、輸入層：輸入機械臂的當前狀態和環境信息，包括位置、速度和加速度；
<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中的初始模型訓練使用深度Q網絡作為深度強化學習算法，具體公式如下：
3.根據權利要求2所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中自適應學習模塊用于動態調整深度強化學習模型的參數，實現實時更新控制，包括：
4.根據權利要求3所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中還包括經驗回放與優先采樣過程，引入優先經驗回放機制，優先采樣誤差較大的樣本：
5.根據權利要求1所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟三中卷積神經網絡用于手勢和運動軌跡預測包括：
6.根據權利要求5所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟三中機械臂運動軌跡的預測模型包括：
7.根據權利要求6所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟四中仿真測試過程包括：>
8.根據權利要求7所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述仿真測試過程中卷積神經網絡用于手勢識別的具體過程包括：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1～8任一所述的一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1～8任一所述的一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法的步驟。
...
【技術特征摘要】
1.一種基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中的初始模型訓練使用深度q網絡作為深度強化學習算法，具體公式如下：
3.根據權利要求2所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中自適應學習模塊用于動態調整深度強化學習模型的參數，實現實時更新控制，包括：
4.根據權利要求3所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟二中還包括經驗回放與優先采樣過程，引入優先經驗回放機制，優先采樣誤差較大的樣本：
5.根據權利要求1所述的基于深度強化學習的機械臂力反饋控制方法，其特征在于：所述步驟三中卷積神經網絡用于手勢和運動軌跡預測包括：
6.根據權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魯志毅，俞駿，徐軍，任偉鋒，謝敏，顧敏，胡堅，錢磊，孫慶明，楊東興，
申請(專利權)人：無錫廣盈集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。