本技术介绍了一种利用数字孪生技术实现的机械臂强化学习控制平台及其构建方法。该平台包含三大核心模块:虚拟控制实体、实体控制虚拟和训练优化。通过虚拟控制实体模块,数字实体模型能够直接操控实体机械臂,实现高效的控制与反馈。
背景技术
在现代工业和智能制造领域中,机械臂被广泛应用于各种复杂的自动化任务,如焊接、装配、搬运等。然而,传统的机械臂控制方法通常依赖于预编程路径和固定的控制策略,无法灵活应对实时变化的环境和操作需求。同时,机械臂在实际应用中可能遇到各种不确定因素,如传感器误差、机械偏差和外部扰动,这些因素容易影响机械臂的控制精度和运行稳定性。
数字孪生技术作为一种虚实结合的前沿技术,近年来在制造业中引起了广泛关注。通过构建与实体设备一致的数字机械臂模型,数字孪生能够实时反映物理系统的状态,从而实现对实体设备的实时监测、模拟和预测。特别是在机械臂控制领域,基于数字孪生的控制平台可以通过数字机械臂模型对机械臂的运动状态进行精确模拟,进一步提升控制精度和响应速度。
现有的数字孪生系统通常实现了虚拟到实体(虚控实)或实体到虚拟(实控虚)的单向交互,但这些系统在实际操作中存在一些不足。例如,虚控实的实现需要复杂的通信和控制算法,而实控虚需要高效的数据传输和更新机制,以确保数字机械臂模型与实体模型保持高度一致。此外,在操作优化方面,传统方法缺乏有效的训练手段,导致控制策略难以根据实际环境进行动态调整,降低了机械臂的工作效率。
实现思路