融合强化学习的工业机器人数字孪生仿真方法研究

作     者：缪天越 王璐 何家孝 谢能刚 Miao Tianyue;Wang Lu;He Jiaxiao;Xie Nenggang

作者机构：安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032 

基　　金：安徽省自然科学基金(2108085MG237) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2024年第36卷第12期

页      码：2971-2983页

摘      要：针对工业机器人领域构建的数字孪生系统功能不全面、应用场景较为单一带来的通用性不高的问题,提出一种具有较高通用性的工业机器人数字孪生系统的构建方法。设计了数字孪生四维系统架构,对四维系统各部分组成及作用进行分析,并基于四维系统规划系统等级,定义了融合强化学习的虚替实概念;通过构建多属性虚拟模型,利用TCP通信协议搭建数据通信系统进行虚实数据交互,结合机器人正逆运动学分析,实现虚实映射与控制功能;构建了强化学习虚拟场景,使用虚拟机器人模型代替实体机器人进行强化学习训练,实现自动规划路径功能。实验结果验证了该系统的可行性和可靠性,为进一步丰富工业机器人数字孪生系统功能提供了新方案。

主 题 词：数字孪生 工业机器人 强化学习 四维模型 虚实映射 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.16182/j.issn1004731x.joss.23-1233

馆 藏 号：203156266...