本技术公开了基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法,包括构建数字孪生平台,实现虚实交互;具体包括搭建虚拟环境和构建虚实交互通信;基于SAC算法进行强化学习训练,构建机械臂逆解求解模型;具体包括状态空间设计、动作空间设计、通过奖励函数和课程学习策略逐步优化逆运动学求解模型、模型导出以及模型集成;采用多项式插值规划机械臂运动轨迹,生成平滑轨迹。本方法基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务,并通过高效的奖励函数设计实现最优解,能够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问题。
背景技术
随着智能制造和工业4.0的深入发展,工业机器人在自动化生产中的应用愈发广泛。然而,传统的机器人控制方法在应对复杂环境和多任务协作时,存在着精度、效率和适应性不足的瓶颈。机械臂作为工业机器人核心执行单元,其逆运动学求解是实现高精度运动控制的基础。
目前,常见的逆运动学求解方法包括解析法和数值迭代法。解析法通过数学推导获得关节角的显式解,但其适用范围有限,仅能解决几何结构较为简单的机械臂问题;数值迭代法则通过多次计算逐步逼近目标解,适用于复杂结构,但存在实时计算耗时长和对初始值敏感的问题,难以满足实时性和高精度控制的需求。
近年来,数字孪生技术的兴起为机械臂控制提供了新的技术方向。通过在虚拟环境中构建与物理实体一致的数字模型,数字孪生可以实现对机械臂的实时监控、仿真和预测。然而,在数字孪生技术的应用中,如何实现机械臂逆运动学的快速求解和高效轨迹规划仍是技术难点。
实现思路