一种基于深度强化学习的机械臂运动规划方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010218455.6
IPC分类号：B25J9/16
申请日期：
2020-03-25
申请人：
南京大学;南京南欣医药技术研究院有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于深度强化学习的机械臂运动规划方法
申请号	CN202010218455.6	申请日期	2020-03-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-11	公开/公告号	CN111645065A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B25J9/16 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B2 成型 B25 手动工具；轻便机动工具；手动器械的手柄；车间设备；机械手 B25J 机械手；装有操纵装置的容器（单独采摘水果、蔬菜、啤酒花或类似作物的自动装置入A01D 46/30；外科用的针头操纵器入A61B 17/062；与滚轧机有关的机械手入B21B 39/20；与锻压机有关的机械手入B21J 13/10；夹持轮子或其部件的装置入B60B 30/00；起重机入B66C；用于核反应堆中所用的燃料或其他材料的处理设备入G21C 19/00；机械手与加有防辐射的小室或房间的组合结构入G21F 7/06）〔5〕 B25J9/00 程序控制机械手 B25J9/16 程序控制（全面生产控制，即集中控制多台机器入G05B 19/418）〔4〕	IPC分类号	B;2;5;J;9;/;1;6查看分类表>
申请人	南京大学;南京南欣医药技术研究院有限公司	申请人地址	江苏省南京市栖霞区仙林大道163号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学,南京南欣医药技术研究院有限公司	当前权利人	南京大学,南京南欣医药技术研究院有限公司
发明人	辛博;傅汇乔;陈春林;程旭;马晶
代理机构	南京华恒专利代理事务所（普通合伙）	代理人	裴素艳

摘要

本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂运动规划方法，包括：步骤1，在机械臂运动前采集一次环境图像，所述环境图像包括初始状态下的机械臂、运动目标点和中间障碍物；步骤2，根据采集到的环境图像，利用目标分割算法分离出禁止区域、工作区域以及目标位置，重构规划空间；步骤3，将重构得到的规划空间划分为三维栅格空间，并建立二值化栅格空间；步骤4，利用机器人逆向运动学在已知末端坐标下求得机械臂各关节对应解析解，在全局坐标系下判定机械臂与规划空间边界、禁止区域边界和运动目标之间的相对位置关系；步骤5，为机械臂规划运动策略并获取最优运动策略，使得机械臂在避开障碍物的前提下，以最小代价运动到目标位置。

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