针对核应急环境中,环境模型未知、人工开门危险性较大的问题,提出了一种基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法.该方法通过机械臂末端的六维力传感器获得力和力矩信息,将实际力或力矩与期望力或力矩之间的差值作为深度确定性策略梯度算法的状态输入,同时输出动作;利用机械臂末端所受两个方向力的函数关系,设置基础奖励函数,通过机械臂的期望运动方向,设置引导性奖励函数,使机械臂自动适应力与力矩的变化,完成旋拧门把手任务.仿真数据结果表明,在有引导性奖励的情况下,基于力觉引导的机械臂自适应旋拧方法能够在更短的时间内达到收敛,完成机械臂旋拧门把手的任务.
深度强化学习 力觉引导 自适应方法 奖励函数