【摘 要】
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近些年来,机械臂随着工业化的发展已经逐渐在人们的日常生活中得到广泛应用,但同时对机械臂的工作环境、工作任务等要求也高了不少,传统的机械臂路径规划算法已经不足以满足人们的需求,机械臂的智能化已经逐渐成为了机械臂的发展趋势。深度强化学习是机器学习领域的一个分支,它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以在一定程度上使机械臂变得更加智能。然而,现阶段的深度强化学习在机械臂领域上的应用尚未成熟
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近些年来,机械臂随着工业化的发展已经逐渐在人们的日常生活中得到广泛应用,但同时对机械臂的工作环境、工作任务等要求也高了不少,传统的机械臂路径规划算法已经不足以满足人们的需求,机械臂的智能化已经逐渐成为了机械臂的发展趋势。深度强化学习是机器学习领域的一个分支,它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以在一定程度上使机械臂变得更加智能。然而,现阶段的深度强化学习在机械臂领域上的应用尚未成熟,目前暂停留在研究阶段,因而还有不少地方可以改进。本文通过深度强化学习对机械臂进行路径规划研究,在深度强化学习算法上进行了一定的研究,旨在提升机械臂应对非结构化工作环境的能力。主要研究内容如下:（1）针对深度强化学习训练过程中获取机械臂样本成本过大所导致的训练样本受限问题,本文提出了基于旋量法与深度强化学习的融合算法。旋量法将与环境交互得到的自然轨迹进行复制扩充,以此提高样本效率;旋量法在复制轨迹的同时对环境进行同步修改,从而提高机械臂在复杂环境中的泛化性能。最后,在Open AI Gym的Fetch机械臂中的“推动”、“滑动”、“拾取与放置”任务以及UR5机械臂“拾取与放置”任务中进行实验。实验结果显示,此方法在这四种任务中都能提高采集样本效率,大幅提高训练效率,同时可提升机械臂在障碍物位置未知的复杂环境中的泛化性能,且与HER算法结合后提升的总体性能更高。（2）本文将深度强化学习的“智能”与传统路径规划算法的专家经验进行融合,提出了一种基于传统路径规划算法的奖励函数设计方法。该方法将传统路径规划算法的专家经验作为设计奖励函数的先验知识,提高机械臂在训练过程中的探索效率。最后,以人工势场法和A*算法为例,在Open AI Gym平台下Fetch机械臂与UR5机械臂的“拾取与放置”任务进行实验验证,证明通过该方法设计的奖励函数可不同程度的提升DRL算法的性能和鲁棒性。
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