基于力控的强化学习双机械臂协同装配系统开发
摘要
本文详细阐述了基于力控的强化学习双机械臂协同装配系统的设计与实现。系统支持两种装配方式：插拔装配和先插后旋拧装配。通过Python编程结合力控技术，在仿真环境中实现了可复现的插拔式双臂装配，并提供了灵活的配置选项以调整机械臂型号、零件模型及仿真平台。本文涵盖了系统架构设计、强化学习算法实现、力控策略开发、仿真环境搭建以及实验结果分析，为相关领域的研究者和工程师提供了完整的技术参考。
1. 引言
1.1 研究背景与意义
随着工业自动化和智能制造的发展，机械臂在装配任务中的应用越来越广泛。传统的机械臂控制方法通常依赖于精确的轨迹规划和位置控制，但在复杂的装配任务中，特别是在存在不确定性或需要柔顺操作的情况下，这种方法往往表现不佳。力控技术通过感知和响应环境中的力反馈，使机械臂能够更加智能地适应环境变化，实现更精确、更柔顺的操作。
双机械臂协同装配任务更是对控制算法提出了更高的要求。两个机械臂需要在共享的工作空间中协调动作，避免碰撞，同时完成复杂的装配操作。强化学习作为一种数据驱动的决策方法，能够使机械臂通过试错学习最优的控制策略，特别适合于这种复杂的协同任务。
1.2 研究目标
本项目的主要研究目标包括：
- 开发一个基于力控的强化学习双机械臂协同装配系统
- 实现两种装配方式：插拔装配和先插后旋拧装配
- 复现现有插拔式双臂装配方法，并进行改进和优化</
