针对工业装配任务,尤其是不规则轴孔工件装配中,基于学习的前期样本质量低、训练过程不稳定等问题,提出一种融合引斥力模型(Attraction-Repulsion Model,ARM)引导机制和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的柔性演员-评论家(S...针对工业装配任务,尤其是不规则轴孔工件装配中,基于学习的前期样本质量低、训练过程不稳定等问题,提出一种融合引斥力模型(Attraction-Repulsion Model,ARM)引导机制和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法。首先,为解决训练初期探索效率低的问题,提出一种基于引斥力模型的策略引导机制,通过目标位置信息引导机械臂运动,加速收敛过程;其次,基于长短期记忆网络对算法的策略网络和价值网络进行改进,有效利用历史信息,增强策略学习能力,提高算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,所提出的算法在行星减速器中心轴装配任务中取得显著的效果,装配成功率高达99.4%,与普通SAC算法相比,平均最大接触力和力矩分别降低了68.8%和79.2%。在物理环境中装配成功率达95%以上,最大接触力和力矩分别小于10 N和1.5 N·m,验证了算法的有效性。展开更多
为提高现有三维建模方法的精度和效率,研究提出基于无人机倾斜摄影与改进样本一致性迭代算法(Sample Consensus with Iterative Algorithm,SAC-IA)算法的三维建模方法,通过结合无人机多视角高分辨率影像采集技术,和改进SAC-IA与迭代最...为提高现有三维建模方法的精度和效率,研究提出基于无人机倾斜摄影与改进样本一致性迭代算法(Sample Consensus with Iterative Algorithm,SAC-IA)算法的三维建模方法,通过结合无人机多视角高分辨率影像采集技术,和改进SAC-IA与迭代最近点算法协同优化点云配准过程,有效提升建筑物三维建模的精度与速度。研究方法在XX古建筑的数字修复实验中成功应用,准确恢复了建筑物的细节,包括屋顶雕花和外立面的裂缝修复,相比传统的地面激光扫描和摄影测量技术,点云配准误差减少了17%~39%。且建模效率较传统方法提高了45%。由此证明,研究方法在提高建筑三维建模精度的同时,也提升了数据采集和处理效率,为复杂建筑物和大规模场景的三维建模提供可靠且高效的解决方案。展开更多
文摘针对工业装配任务,尤其是不规则轴孔工件装配中,基于学习的前期样本质量低、训练过程不稳定等问题,提出一种融合引斥力模型(Attraction-Repulsion Model,ARM)引导机制和长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法。首先,为解决训练初期探索效率低的问题,提出一种基于引斥力模型的策略引导机制,通过目标位置信息引导机械臂运动,加速收敛过程;其次,基于长短期记忆网络对算法的策略网络和价值网络进行改进,有效利用历史信息,增强策略学习能力,提高算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,所提出的算法在行星减速器中心轴装配任务中取得显著的效果,装配成功率高达99.4%,与普通SAC算法相比,平均最大接触力和力矩分别降低了68.8%和79.2%。在物理环境中装配成功率达95%以上,最大接触力和力矩分别小于10 N和1.5 N·m,验证了算法的有效性。
文摘为提高现有三维建模方法的精度和效率,研究提出基于无人机倾斜摄影与改进样本一致性迭代算法(Sample Consensus with Iterative Algorithm,SAC-IA)算法的三维建模方法,通过结合无人机多视角高分辨率影像采集技术,和改进SAC-IA与迭代最近点算法协同优化点云配准过程,有效提升建筑物三维建模的精度与速度。研究方法在XX古建筑的数字修复实验中成功应用,准确恢复了建筑物的细节,包括屋顶雕花和外立面的裂缝修复,相比传统的地面激光扫描和摄影测量技术,点云配准误差减少了17%~39%。且建模效率较传统方法提高了45%。由此证明,研究方法在提高建筑三维建模精度的同时,也提升了数据采集和处理效率,为复杂建筑物和大规模场景的三维建模提供可靠且高效的解决方案。
