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机器人操作学习及典型应用

苏建华

中国科学院自动化研究所

2020年5月20日

1

目录：

一、研究方向简介

二、机器人操作的研究现状

三、基于统计学习方法的机器人操作规划

四、基于深度强化学习的机器人操作规划

五、应用案例

目录：

一、研究方向简介

二、机器人操作的研究现状

三、基于统计学习方法的机器人操作规划

四、基于深度强化学习的机器人操作规划

五、应用案例

苏建华，博士

中国科学院自动化研究所副研究员/硕导

主要研究方向包括：机器人操作策略与动作

-

学习、机器视觉、机器人人协作等

主持国家自然科学基金重大研究计划、国防

科工局稳定支撑项目、北京市面上基金等

50SCI18

发表论文余篇，其中论文篇。

17

授权发明专利项。

1

获得北京市科学技术一等奖项、省部级二等

2

奖项。

SCI

中国智能物联系统专业委员会委员、期刊

AssemblyAutomation

《》编委等。

目录：

一、研究方向简介

二、机器人操作的研究现状

三、基于统计学习方法的机器人操作规划

四、基于深度强化学习的机器人操作规划

五、应用案例

二、机器人操作的研究现状

✓机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，抢占

高端机器人市场是国家下一步发展的重点。

✓机器人在航空航天、工业、物流和家居服务

中有重要的应用。

二、机器人操作的研究现状

操作（Manipulation）是机器人的一项重要技能。

机器人的操作（Manipulation）主要包括：

✓抓取（Grasping）；

✓装配（Assembly）；

✓打磨抛光等（Polishing）等。

二、机器人操作的研究现状

对于人类来说，双手无疑是其最为重要、灵活的

末端执行器官。人手的操作仿佛就是自然发生的。

让机器人拥有一双像人手一样的能力，是研究

人员的梦想之一。

二、机器人操作的研究现状

经典的机器人抓取方法：形封闭抓取和力封闭

形封闭力封闭

根据物体的几何模型、摩擦系数等参数，规划

手爪的接触位置。

A.BicchiandV.Kumar,“RoboticgraspingandContact:AReview,”IEEEInt.Conf.

onRoboticsandAutomation,pp.348-353,2000

二、机器人操作的研究现状

经典的机器人轴-孔装配策略：力控制

分析轴和孔之间接触状态对应的六维力/力矩，制

定力控制率（阻抗控制、力/位混合控制）。

W.S.Newman,etal.“Interpretationofforceandmomentsignalsforcompliant

peg-in-holeassembly,”IEEEInt.Conf.onRoboticsandAutomation,vol.1,pp.

571-576,2001

二、机器人操作的研究现状

基于模型的机器人操作方法，要求事先知道物

体的物理参数（形状、材质等），机器人的自

主性和智能性水平受限。

人类擅长灵巧操作，完成各种任务。因而，让机

器人模仿人的操作（ImitationLearning，

Learningfromdemonstr