[发明专利]基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统及方法

说明书

本公开提供了一种基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统及装配方法。其中，弱刚度零部件装配机器人系统包括视觉图像采集部，其被配置为采集当前装配图像；末端力检测部，其被配置为采集装配对象相互作用时的接触力/力矩；控制部，其被配置为：接收当前装配图像及装配对象相互作用时的接触力/力矩并进行信息融合；从融合信息中提取装配状态特征，并作为操作技能学习网络的输入；根据预设回报评价函数的反馈值来训练操作技能学习网络，输出决策指令至装配动作执行部；装配动作执行部，其被配置响应决策指令并执行相应装配动作。

技术领域

本公开属于工业机器人柔性操作能力领域，尤其涉及一种基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统及方法4。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

在3C、家电等消费类行业中常见的弱刚度零部件(如复合材料部件、柔性电路板、塑料外壳等)具有易变形、弯折、损坏等特性。发明人发现，现有的工业机器人装配方法主要面向刚性部件，且装配工艺相对固定，在弱刚度零部件装配过程中，存在因相互接触导致装配状态不可预测、工艺参数耦合难以建模等问题，难以适应弱刚度装配作业的需求，无法保证装配质量和装配效率。

发明内容

为了解决上述问题，本公开的第一个方面提供一种基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统，其可通过学习掌握操作技能可以主动适应环境的变化，解决一系列装配过程中的不确定问题，提升弱刚度零部件装配的成功率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一种基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统，包括：

视觉图像采集部，其被配置为采集当前装配图像；

末端力检测部，其被配置为采集装配对象相互作用时的接触力/力矩；

控制部，其被配置为：

接收当前装配图像及装配对象相互作用时的接触力/力矩并进行信息融合；

从融合信息中提取装配状态特征，并作为操作技能学习网络的输入；

根据预设回报评价函数的反馈值来训练操作技能学习网络，输出决策指令至装配动作执行部；

装配动作执行部，其被配置响应决策指令并执行相应装配动作。

为了解决上述问题，本公开的第二个方面提供一种基于操作技能获得的弱机器人装配的方法，其通过学习掌握操作技能可以主动适应环境的变化，解决一系列装配过程中的不确定问题，提升弱刚度零部件装配的成功率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一种基于机器人操作技能获得的弱刚度零部件装配系统的装配方法，该方法在控制部内完成，包括：

接收当前装配图像及装配对象相互作用时的接触力/力矩并进行信息融合；

从融合信息中提取装配状态特征，并作为操作技能学习网络的输入；

根据预设回报评价函数的反馈值来训练操作技能学习网络，输出决策指令至装配动作执行部，由装配动作执行部响应决策指令并执行相应装配动作。

本公开的有益效果是：

本公开的弱刚度零部件装配机器人系统将当前装配图像及装配对象相互作用时的接触力/力矩并进行信息融合，从融合信息中提取装配状态特征，并作为操作技能学习网络的输入；根据预设回报评价函数的反馈值来训练操作技能学习网络，输出决策指令至装配动作执行部，由装配动作执行部响应决策指令并执行相应装配动作，通过学习掌握操作技能能够主动适应环境的变化，解决了一系列装配过程中的不确定问题，有效解决了弱刚度零部件装配成功率低、大量占用人工等问题，提升了弱刚度零部件装配的成功率。