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记忆推理的放射源抓取机器人运动规划
1
作者
南文虎
徐付民
叶伯生
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期343-348,共6页
针对机器人抓取铅罐内部放射源时,因铅罐的半封闭和强辐射环境导致机器视觉难以应用于放射源抓取的问题,提出一种记忆推理的强化学习抓取方法.基于机器视觉构建智能机器人抓取系统运动学模型,采用力觉反馈实现智能机器人与铅罐内部环境...
针对机器人抓取铅罐内部放射源时,因铅罐的半封闭和强辐射环境导致机器视觉难以应用于放射源抓取的问题,提出一种记忆推理的强化学习抓取方法.基于机器视觉构建智能机器人抓取系统运动学模型,采用力觉反馈实现智能机器人与铅罐内部环境的交互,通过对历史抓取数据的记忆推理决策,实现对放射源的自主抓取.在机器人操作系统中使用Gazebo仿真器,分别采用蒙特卡罗采样法和基于记忆推理的强化学习抓取方法进行仿真.结果表明,基于记忆推理的强化学习抓取方法的平均抓取效率比蒙特卡罗采样法高84.67%,能高效地解决铅罐内部放射源的自主抓取问题.
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关键词
智能机器人
力觉反馈
历史抓取数据
记忆推理决策
自主抓取
Gazebo仿真器
放射源抓取
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职称材料
题名
记忆推理的放射源抓取机器人运动规划
1
作者
南文虎
徐付民
叶伯生
机构
兰州理工大学机电工程学院
华中科技大学国家数控工程中心
出处
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期343-348,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB1301400)
甘肃省自然科学基金资助项目(17JR5RA111)。
文摘
针对机器人抓取铅罐内部放射源时,因铅罐的半封闭和强辐射环境导致机器视觉难以应用于放射源抓取的问题,提出一种记忆推理的强化学习抓取方法.基于机器视觉构建智能机器人抓取系统运动学模型,采用力觉反馈实现智能机器人与铅罐内部环境的交互,通过对历史抓取数据的记忆推理决策,实现对放射源的自主抓取.在机器人操作系统中使用Gazebo仿真器,分别采用蒙特卡罗采样法和基于记忆推理的强化学习抓取方法进行仿真.结果表明,基于记忆推理的强化学习抓取方法的平均抓取效率比蒙特卡罗采样法高84.67%,能高效地解决铅罐内部放射源的自主抓取问题.
关键词
智能机器人
力觉反馈
历史抓取数据
记忆推理决策
自主抓取
Gazebo仿真器
放射源抓取
Keywords
intelligent robot
force feedback
historical grasping data
memory reasoning decision
autonomous grasping
Gazebo simulator
radioactive sources grasping
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
记忆推理的放射源抓取机器人运动规划
南文虎
徐付民
叶伯生
《深圳大学学报(理工版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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