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公开(公告)号:CN113894787B
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202111278998.8
申请日:2021-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于机械臂强化学习运动规划中启发式奖励函数的设计方法,本发明涉及机器人运动规划与智能控制技术领域。本发明为了解决基于强化学习的机械臂运动规划算法的奖励函数设计无统一的指导方法通常依靠经验进行设计的问题。本发明包括:建立机械臂运动规划问题的启发式函数;根据启发式函数,构建机械臂运动规划的启发式奖励函数;确定启发式奖励函数中的参数取值;利用构建的启发式奖励函数训练机械臂运动规划的神经网络运动规划器。启发式奖励函数明显提升了运动规划的成功率并加快了收敛速度。本发明用于机械臂的运动规划与智能控制领域。
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公开(公告)号:CN113442170A
公开(公告)日:2021-09-28
申请号:CN202110733121.7
申请日:2021-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种对机械臂路径冗余节点的反向拆分计算的方法及系统,属于机器人运动规划技术领域。本发明方法包括:对机械臂R进行运动规划,确定运动路径,作为动态障碍物,并确定无碰撞运动路径;对机械臂R去除冗余节点,记录运动轨迹中对应的时间,对机无碰撞运动路径去除冗余节点,记录对应的时间;对运动路径做反向拆分操作,确定无碰撞路径;做碰撞检测,确定首次碰撞时间,并确定发生碰撞时刻的关节构型;根据关节构型,确定最优节点轨迹;重复机械臂R及机械臂L运动路径的反向拆分操作,获取机械臂R及机械臂L最优节点轨迹的路径,直到机械臂R及机械臂L优化后的路径不再发生碰撞,确定反向拆分路径。
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