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申请/专利权人：北京中科万盛智能装备科技有限公司

摘要：本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种用于螺母上料套件的机器人位姿控制方法、系统、设备以及存储介质，旨在解决现有的机器人位姿控制方法控制精度和鲁棒性较差，导致机器人的效率、安全性较低的问题。本方法包括：构建机器人关节空间的动力学模型及笛卡尔空间的运动学模型；建立机器人各关节的PID控制器；通过预构建的结合深度强化学习与自适应轨迹优化的路径规划方法，得到所述机器人末端执行器从初始位置到目标位置的最优路径；根据最优路径逐步调整所述机器人的关节角度，并利用各PID控制器调整机器人的末端执行器的力和扭矩输出。本发明提升了机器人位姿控制的精度和鲁棒性，提高了机器人的效率以及安全性。

主权项：1.一种用于螺母上料套件的机器人位姿控制方法，所述螺母上料套件包括机器人和料盘机构，机器人的末端执行器的工作端设置有卡槽，其特征在于，该方法包括：构建机器人关节空间的动力学模型以及笛卡尔空间的运动学模型；结合所述动力学模型、所述运动学模型，建立所述机器人各关节的PID控制器；基于螺母在所述料盘机构上的位置、所述卡槽中的位置，通过预构建的结合深度强化学习与自适应轨迹优化的路径规划方法，得到所述机器人末端执行器从初始位置到目标位置的最优路径：通过高斯过程回归和非线性动力学约束，生成自适应优化轨迹：基于状态向量、动作向量和奖励函数，构建深度强化学习策略网络；根据所述深度强化学习策略网络中所述状态向量中的关节角、关节角速度、关节角加速度，通过高斯过程回归模型预测期望关节角度轨迹；基于所述期望关节角度轨迹，结合速度、加速度和加速度高阶导数的平滑度以及非线性动力学约束，生成自适应优化轨迹： ；其中，表示时间t时刻的最优关节角度，表示总时间，表示关节角，、、分别表示关节角速度、关节角加速度、关节角加加速度，表示由高斯过程回归预测的期望关节角度轨迹，、、均表示平滑度权重，表示动力学约束的惩罚权重，表示关节上的实际力矩，表示关节数量，表示基于动力学模型计算的理想力矩；通过障碍物规避函数计算每个时间点上机器人接近障碍物的规避成本，对所述自适应优化轨迹进行优化，得到最优路径；根据所述最优路径逐步调整所述机器人的关节角度，并利用各PID控制器调整所述机器人的末端执行器的力和扭矩输出。

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