CN112975977B - 一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统，涉及机器学习技术领域，使用深度摄像机识别目标物体和机器臂末端，并计算机械臂末端执行器中心与目标物体中心之间的视距，并将此返回给计算机作为判断机械臂是否能抓到目标物体的依据。机械臂末端执行器每试探一次，计算机将机械臂末端执行器相对于物体的移动距离、机械臂移动步数、机械臂每个自由度舵机转动角度之和以及是否成功抓取目标物体的加权和作为DDPG深度确定性策略梯度网络的奖励机制，利用DDPG完成端到端训练过程。本发明以改善现有机械臂控制存在的动作连贯性差、不协调的问题。

Description

一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域，特别涉及一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统。
背景技术
随着人工智能与机器人技术的发展，机械臂的运用越来越丰富，它就像我们的手臂一样充当着机器人的手臂。如何利用机械臂精确抓取物体成了机器人技术发展的关键问题之一。目前比较热门的机械臂精确抓取大多数使用的运动学与逆运动学的方法，通过求解运动学逆解来实现精确抓取，此方法需要考虑可解性，即考虑无解、多解等情况，计算复杂，耗费时间长。而另一种比较新颖的方式是通过强化学习使机器人拥有自己的灵魂，让它可以像动物一样在与环境交互的过程中逐渐积累经验，得到最佳的策略。
强化学习是机器学习研究中的一个新领域，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
而目前深度强化学习机械臂抓取的研究中，强化学习网络的奖励函数往往只研究了机械臂与目标物体之间的逼近距离，或者只讨论了抓取时间作为一个奖励，机械臂控制存在的动作连贯性差、不协调以及最终抓取效果达不到预期精度的缺点。
针对现有技术存在的问题，本申请提供了一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统，改善了现有机械臂控制存在的动作连贯性差、不协调的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统，改善了现有机械臂控制存在的动作连贯性差、不协调的问题。
本发明提供了一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，包括以下步骤：
步骤1：打开深度摄像机，初始化DDPG网络，识别机械臂末端执行器与目标物体，返回机械臂末端执行器与目标物体的坐标，计算机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d；
步骤2：初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1、步数奖励r2、步数s、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3、是否抓取成功奖励r4以及总的奖励函数R，令步数s＝0；
步骤3：根据当前状态S，由DDPG策略网络生成机械臂动作组，并执行，得到环境状态S’；
步骤4：计算当前状态S’下机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d’；
步骤5：计算当前状态S’下的移动距离奖励r1，步数奖励r2，机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3；
步骤6：令S＝S’，d＝d’；
步骤7：判断机械臂是否成功抓取物体，如果成功抓取则给系统是否抓取成功奖励r4＝+1，结束训练；反之则给系统是否抓取成功奖励r4＝-1，重复步骤3，直到成功抓取物体结束训练。
进一步地，所述步骤S1中深度摄像机识别机械臂末端执行器与目标物体后，向计算机返回机械臂末端执行器的坐标(xh,yh)、深度dh、目标物体的坐标(xo,yo)、深度do，使用欧式距离计算机械臂末端执行器与目标对象之间的距离d，计算公式如下：
Figure BDA0002963601920000031
进一步地，所述步骤S2初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1、步数奖励r2、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3以及是否抓取成功奖励r4，令上述值均为0，则总的奖励数R为：
R＝αr1+βr2+γr3+δr4 (2)。
进一步地，所述步骤S4中利用欧式距离计算当前状态S下机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d’。
进一步地，所述步骤S5中计算在状态S下的奖励方法为：
S51：计算机械臂末端执行器相对目标物体的移动距离△d＝d’-d，移动距离奖励r1＝-△d；
S52：步数s＝s+1，步数奖励r2＝-s；
S53：计算机械臂每个自由度舵机转动角度之和为
Figure BDA0002963601920000032
则
Figure BDA0002963601920000033
进一步地，应用一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法的训练系统，包括：多轴机械臂，深度摄像机，计算机，柔性触觉传感器和目标物体；
所述柔性触觉传感器安装在所述多轴机械臂末端执行器的抓取装置内侧，辅助判断目标物体是否被抓取到，所述深度摄像机用于识别并定位所述目标物体与多轴机械臂的末端执行器，并计算机械臂末端执行器中心与目标物体中心之间的空间距离；所述柔性触觉传感器、深度摄像机均与计算机电连接，进行数据通信和图像的处理。
进一步地，所述多轴机械臂为六自由度机械臂。
与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
本发明提出的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法及系统，利用了机械臂末端执行器相对于物体的移动距离、机械臂移动次数和机械臂末端执行器是否进入待抓取范围的加权和作为DDPG网络的奖励机制，解决了传统方法计算复杂的问题。同时引入这个机制能改善现有机械臂控制存在的动作连贯性差、不协调的问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的机械臂抓取深度强化学习奖励训练流程图；
图2为本发明实施例提供的机械臂抓取深度强化学习奖励训练系统结构图。
具体实施方式
下面结合本发明中的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
参照图1-2，本发明提供了一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，包括以下步骤：
步骤1：打开深度摄像机，初始化DDPG网络，识别机械臂末端执行器与目标物体，并返回机械臂末端执行器与目标物体的坐标，计算机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d；
步骤2：初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1(又称逼近奖励)、步数奖励r2、步数s、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3(又称角度奖励)、是否抓取成功奖励r4以及总的奖励函数R，令步数s＝0；
步骤3：根据当前状态S，由DDPG策略网络生成机械臂动作组，并执行，得到环境状态S’；
步骤4：计算当前状态S’下机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d’；
步骤5：计算当前状态S’下的移动距离奖励r1，步数奖励r2，机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3；
步骤6：令S＝S’，d＝d’；
步骤7：判断机械臂是否成功抓取物体，如果成功抓取则给系统是否抓取成功奖励r4＝+1，结束训练；反之则给系统是否抓取成功奖励r4＝-1，重复步骤3，直到成功抓取物体结束训练。
实施例1
所述步骤S1中深度摄像机识别机械臂末端执行器与目标物体后，向计算机返回机械臂末端执行器的坐标(xh,yh)、深度dh、目标物体的坐标(xo,yo)、深度do，并使用欧式距离计算机械臂末端执行器与目标对象之间的距离d，计算公式如下：
Figure BDA0002963601920000051
实施例2
所述步骤S2初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1、步数奖励r2、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3以及是否抓取成功奖励r4，令上述值均为0，则总的奖励数R为：
R＝αr1+βr2+γr3+δr4 (2)。
实施例3
所述步骤S5中计算在状态S下的奖励方法为：
S51：计算机械臂末端执行器相对目标物体的移动距离△d＝d’-d，移动距离奖励r1＝-△d；
S52：步数s＝s+1，步数奖励r2＝-s；
S53：计算机械臂每个自由度舵机转动角度之和为
Figure BDA0002963601920000052
则
Figure BDA0002963601920000053
实施例4
一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法的训练系统，其特征在于，包括：多轴机械臂，深度摄像机，计算机，柔性触觉传感器和目标物体；
所述柔性触觉传感器安装在所述多轴机械臂末端执行器的抓取装置内侧，用于辅助判断目标物体是否被成功抓取，所述深度摄像机用于识别并定位所述目标物体与多轴机械臂末端执行器，并计算机械臂末端执行器中心与目标物体中心之间的空间距离；所述柔性触觉传感器、深度摄像机均与计算机电连接，进行数据通信和图像的处理。
其中，所述多轴机械臂为六自由度机械臂。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S 1：打开深度摄像机，初始化DDPG网络，识别机械臂末端执行器与目标物体，返回机械臂末端执行器与目标物体的坐标，计算机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d；
步骤S 2：初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1、步数奖励r2、步数s、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3、是否抓取成功奖励r4以及总的奖励函数R，令步数s＝0；
步骤S 3：根据当前状态S，由DDPG策略网络生成机械臂动作组，并执行，得到环境状态S’；
步骤S 4：计算当前状态S’下机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d’；
步骤S 5：计算当前状态S’下的移动距离奖励r1，步数奖励r2，机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3；
所述步骤S5中计算在状态S’下的奖励方法为：
S51：计算机械臂末端执行器相对目标物体的移动距离△d＝d’-d，移动距离奖励r1＝-△d；
S52：步数s＝s+1，步数奖励r2＝-s；
S53：计算机械臂每个自由度舵机转动角度之和为
Figure FDF0000018180450000011
则
Figure FDF0000018180450000012
步骤S 6：令S＝S’，d＝d’；
步骤S 7：判断机械臂是否成功抓取物体，如果成功抓取则给系统是否抓取成功奖励r4＝+1，结束训练；反之则给系统是否抓取成功奖励r4＝-1，重复步骤S 3，直到成功抓取物体结束训练。
2.如权利要求1所述的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，其特征在于，所述步骤S1中深度摄像机识别机械臂末端执行器与目标物体后，向计算机返回机械臂末端执行器的坐标(xh，yh)、深度dh、目标物体的坐标(xo，yo)、深度do，使用欧式距离计算机械臂末端执行器与目标对象之间的距离d，计算公式如下：
Figure FDF0000018180450000021
3.如权利要求1所述的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，其特征在于，所述步骤S2初始化机械臂末端执行器相对于目标物体的移动距离奖励r1、步数奖励r2、机械臂每个自由度舵机转动角度之和奖励r3以及是否抓取成功奖励r4，令上述值均为0，则总的奖励数R为：
R＝αr1+βr2+γr3+δr4 (2)。
4.如权利要求1所述的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法，其特征在于，所述步骤S4中利用欧式距离计算当前状态S’下机械臂末端执行器与目标物体之间的距离d’。
5.应用权利要求1所述的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法的训练系统，其特征在于，包括：多轴机械臂，深度摄像机，计算机，柔性触觉传感器和目标物体；
所述柔性触觉传感器安装在所述多轴机械臂末端执行器的抓取装置内侧，用于辅助判断目标物体是否被抓取到，所述深度摄像机用于识别并定位所述目标物体与多轴机械臂末端执行器，并计算机械臂末端执行器中心与目标物体中心之间的空间距离；所述柔性触觉传感器、深度摄像机均与计算机电连接，进行数据通信和图像的处理。
6.如权利要求5所述的一种高效的机械臂抓取深度强化学习奖励训练方法的训练系统，其特征在于，所述多轴机械臂为六自由度机械臂。
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