基于示范行为的机械臂轨迹规划算法

发布时间：2023-02-26 02:08

　　随着社会进步和科技发展,机器人在医疗、教育、服务等诸多领域发挥着越来越重要的作用,也为机器人技术的研究带来了巨大的挑战和机遇。到今天人工智能技术的飞速发展,机器人已经具备感知、决策、记忆等能力,越来越接近人们想象中的机器“人”的概念。而机器人轨迹规划是机器人迈向智能化的基础。轨迹规划目的是为给定的起始和目标配置计算无碰撞路径。一个快速准确的轨迹规划算法对机器人系统是至关重要的。同时为使机器人更好的融入人类生活,要求机器人运动轨迹更加自然,更符合人类的运动习惯。而从演示中学习是实现这一目的有效选择。演示学习可以有效地借助人类的运动特点,实现人类经验向机器人的迁移,使机器人更加自主,运动更加拟人化。本文提出了一种基于行为示范的机械臂轨迹规划算法,并将人类运动示范迁移至机器人。基于虚拟现实(VR)技术搭建虚拟环境,收集人类手部的运动轨迹。使用人类示范的轨迹数据,训练长短时记忆(LSTM)递归神经网络,端到端生成轨迹序列。同时将人类手部位姿映射至机械臂末端,借助逆向运动学和关节插值,将人手运动轨迹迁移至机械臂,完成机械臂轨迹规划。除此以外,基于演示数据集,本文设计并实现了人机实时交互抓取系统,...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 论文组织结构
第2章 相关理论研究
    2.1 机器人
        2.1.1 机器人介绍
        2.1.2 机器人基础知识
    2.2 机器人轨迹规划
    2.3 神经网络
        2.3.1 前馈神经网络
        2.3.2 激活函数
        2.3.3 优化算法
    2.4 递归神经网络(Recurrent Neural Networks)
        2.4.1 RNN介绍
        2.4.2 LSTM(The Long Short-Term Memory Neural Network)
    2.5 本章小结
第3章 数据采集
    3.1 数据集介绍
    3.2 场景搭建
    3.3 数据采集与处理
    3.4 本章小结
第4章 基于示范行为的机械臂轨迹规划算法
    4.1 问题定义
    4.2 网络设计
    4.3 机器人轨迹规划
    4.4 模型训练
    4.5 网络结构对比
    4.6 仿真实验
        4.6.1 Simox仿真平台介绍
        4.6.2 仿真实验
        4.6.3 对比实验
    4.7 本章小结
第5章 交互式动态抓取系统
    5.1 系统搭建
        5.1.1 系统平台介绍
        5.1.2 视觉伺服搭建
    5.2 抓取规划
        5.2.1 抓取候选位姿
        5.2.2 物体识别与姿态估计
    5.3 操作流程
    5.4 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 本文的主要工作
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表论文及研究成果
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3749593