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航空航天领域机器人化智能装配技术综述
被引量:
10
1
作者
董云龙
李祥飞
+7 位作者
刘行
赵欢
葛东升
尹业灿
陈旷达
黄庭安
袁烨
丁汉
《人工智能》
2022年第3期6-20,共15页
零构件装配是航空航天装备制造的最终阶段和关键环节,机器人是提高航空航天装备零构件装配自动化智能化水平的重要载体,也是当前装配和机器人研究领域的难点和前沿。为此,本文从航空航天领域装配需求出发,通过剖析复杂零件、可变形线性...
零构件装配是航空航天装备制造的最终阶段和关键环节,机器人是提高航空航天装备零构件装配自动化智能化水平的重要载体,也是当前装配和机器人研究领域的难点和前沿。为此,本文从航空航天领域装配需求出发,通过剖析复杂零件、可变形线性零件、大型构件这三类典型零构件的机器人装配过程可知,航空航天零构件机器人装配的核心在于解决机器人的顺应、灵巧和协同问题。然后,从状态感知、规划与决策、力位精准调控、多机/人机协同装配四个方面系统总结当前机器人装配理论与技术的研究与应用现状。最后,探讨了航空航天领域机器人装配的未来研究方向。
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关键词
航空航天
机器人装配
状态感知
规划与决策
力位精准调控
多机/人机协同装配
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职称材料
基于示教融合的深度强化学习机器人化齿轮装配算法
被引量:
1
2
作者
刘行
黄庭安
+1 位作者
董云龙
沈檀
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第7期1308-1316,共9页
工业生产中装配工艺直接关系到产品的产能和质量。当前机器人化装配算法需要根据具体的装配任务进行示教,难以适应工业场景下迭代迅速、工艺多变等特点。针对上述难题,提出一种基于强化学习的机器人装配算法。首先,使用机器人末端执行器...
工业生产中装配工艺直接关系到产品的产能和质量。当前机器人化装配算法需要根据具体的装配任务进行示教,难以适应工业场景下迭代迅速、工艺多变等特点。针对上述难题,提出一种基于强化学习的机器人装配算法。首先,使用机器人末端执行器力-力矩传感器和视觉传感器的多模态数据,提升模型的感知能力。然后,针对机器人试错成本高的问题,提出了一种融合人工示例先验的强化学习训练算法,通过专家经验池对策略模型和价值模型的参数进行初始化以减少低效探索。最后,在机器人齿轮装配任务中对所提算法进行验证。实验结果表明,加入多模态感知数据的模型具有更强的鲁棒性,人工示例先验的融合能够显著提升算法的训练效率。
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关键词
智能装配
强化学习
示例先验
机器人
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职称材料
关于我市化学工业发展思路浅析
3
作者
黄庭安
丁邦才
《安庆科技》
1999年第4期10-13,共4页
关键词
安庆市
化学工业
发展优势
制约因素
发展思路
产品结构调整
精细化工
石油化工
下载PDF
职称材料
题名
航空航天领域机器人化智能装配技术综述
被引量:
10
1
作者
董云龙
李祥飞
刘行
赵欢
葛东升
尹业灿
陈旷达
黄庭安
袁烨
丁汉
机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
华中科技大学机械科学与工程学院
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《人工智能》
2022年第3期6-20,共15页
基金
国家自然科学基金(92167201)
中国博士后科学基金(2021M701307)。
文摘
零构件装配是航空航天装备制造的最终阶段和关键环节,机器人是提高航空航天装备零构件装配自动化智能化水平的重要载体,也是当前装配和机器人研究领域的难点和前沿。为此,本文从航空航天领域装配需求出发,通过剖析复杂零件、可变形线性零件、大型构件这三类典型零构件的机器人装配过程可知,航空航天零构件机器人装配的核心在于解决机器人的顺应、灵巧和协同问题。然后,从状态感知、规划与决策、力位精准调控、多机/人机协同装配四个方面系统总结当前机器人装配理论与技术的研究与应用现状。最后,探讨了航空航天领域机器人装配的未来研究方向。
关键词
航空航天
机器人装配
状态感知
规划与决策
力位精准调控
多机/人机协同装配
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于示教融合的深度强化学习机器人化齿轮装配算法
被引量:
1
2
作者
刘行
黄庭安
董云龙
沈檀
机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
清华大学智能与网络化系统研究中心
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023年第7期1308-1316,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1701202)
文摘
工业生产中装配工艺直接关系到产品的产能和质量。当前机器人化装配算法需要根据具体的装配任务进行示教,难以适应工业场景下迭代迅速、工艺多变等特点。针对上述难题,提出一种基于强化学习的机器人装配算法。首先,使用机器人末端执行器力-力矩传感器和视觉传感器的多模态数据,提升模型的感知能力。然后,针对机器人试错成本高的问题,提出了一种融合人工示例先验的强化学习训练算法,通过专家经验池对策略模型和价值模型的参数进行初始化以减少低效探索。最后,在机器人齿轮装配任务中对所提算法进行验证。实验结果表明,加入多模态感知数据的模型具有更强的鲁棒性,人工示例先验的融合能够显著提升算法的训练效率。
关键词
智能装配
强化学习
示例先验
机器人
Keywords
Intelligent assembly
reinforcement learning
demonstration priors
robotics
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
关于我市化学工业发展思路浅析
3
作者
黄庭安
丁邦才
机构
市化工局
出处
《安庆科技》
1999年第4期10-13,共4页
关键词
安庆市
化学工业
发展优势
制约因素
发展思路
产品结构调整
精细化工
石油化工
分类号
F427.54 [经济管理—产业经济]
F407.7 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
航空航天领域机器人化智能装配技术综述
董云龙
李祥飞
刘行
赵欢
葛东升
尹业灿
陈旷达
黄庭安
袁烨
丁汉
《人工智能》
2022
10
下载PDF
职称材料
2
基于示教融合的深度强化学习机器人化齿轮装配算法
刘行
黄庭安
董云龙
沈檀
《控制工程》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
3
关于我市化学工业发展思路浅析
黄庭安
丁邦才
《安庆科技》
1999
0
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职称材料
已选择
0
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