【摘 要】
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为了完成非结构化环境中的机器人轴孔装配任务，提出了一种融入模糊奖励机制的深度确定性策略梯度（DDPG）变参数导纳控制算法，来提升未知环境下的装配效率。建立了轴孔装配接触状态力学模型，并开展轴孔装配机理研究，进而指导机器人装配策略的制定。基于导纳控制器实现柔顺轴孔装配，采用DDPG算法在线辨识控制器的最优参数，并在奖励函数中引入模糊规则，避免陷入局部最优装配策略，提高装配操作质量。在5种不同直径的孔
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为了完成非结构化环境中的机器人轴孔装配任务，提出了一种融入模糊奖励机制的深度确定性策略梯度（DDPG）变参数导纳控制算法，来提升未知环境下的装配效率。建立了轴孔装配接触状态力学模型，并开展轴孔装配机理研究，进而指导机器人装配策略的制定。基于导纳控制器实现柔顺轴孔装配，采用DDPG算法在线辨识控制器的最优参数，并在奖励函数中引入模糊规则，避免陷入局部最优装配策略，提高装配操作质量。在5种不同直径的孔上进行装配实验，并与定参数导纳模型装配效果进行比较。实验结果表明，本文算法明显优于固定参数模型，并在算法收敛后10步内可完成装配操作，有望满足非结构环境自主操作需求。
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