【摘 要】
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随着社会的不断进步,人们迫切的需要更加智能的机器来替代人完成那些危险的或者更复杂的任务,其中,机械臂的使用非常广泛。机械臂无标定视觉伺服控制直接根据目标在图像空间中的描述来进行控制,并不需要在笛卡尔空间中进行控制,从而避免了标定视觉伺服控制中复杂空间变换导致的一系列缺陷,可以直接在图像空间设计控制律,成为重要的研究方向。由于机械臂无标定视觉伺服控制直接在图像空间设计控制律,存在在笛卡尔空间中的轨迹
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随着社会的不断进步,人们迫切的需要更加智能的机器来替代人完成那些危险的或者更复杂的任务,其中,机械臂的使用非常广泛。机械臂无标定视觉伺服控制直接根据目标在图像空间中的描述来进行控制,并不需要在笛卡尔空间中进行控制,从而避免了标定视觉伺服控制中复杂空间变换导致的一系列缺陷,可以直接在图像空间设计控制律,成为重要的研究方向。由于机械臂无标定视觉伺服控制直接在图像空间设计控制律,存在在笛卡尔空间中的轨迹优化问题。此外,大量工业机械臂无法支持ROS这样的先进控制系统,导致基于ROS的大量应用和智能算法很难直接应用。基于上述问题,本文将Q-Learning算法和ROS加入到机械臂无标定视觉伺服控制系统中。在保证系统稳定性的基础上,优化机械臂系统的运动轨迹,提高系统运行的快速性。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于改进Q-Learning的机械臂无标定视觉伺服控制方法。对QLearning算法中的动作选择策略和状态-动作值函数进行改进,从而降低学习的任务量,提高系统的收敛速度,通过自学习来不断优化机械臂在笛卡尔空间中的运动轨迹,同时提高运动控制的快速性。（2）提出了一种基于ORIN2-ROS中间件的机械臂视觉伺服控制系统结构。设计采用了ORIN2-ROS中间件,从而完成机械臂系统与ROS之间的交互,进而构建了完整的机械臂视觉伺服控制系统平台。（3）搭建了基于MATLAB的仿真实验平台和基于DENSO机械臂的实物实验平台,对实验方案进行了设计,经过对各种实验结果进行综合对比,验证了本文所提结构和方法的有效性。
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