基于智能感知与行为理解的装配技能学习

This project aims to give robots the ability of learning complex assembly skill from demonstration. It can change robots from tool to technician. It is coincident with “China Manufacturing 2025” and “Development Plan of New Generation Artificial Intelligence”. It can provide strong theoretical foundation for manufacturing industry using robots instead of human beings. It has very important significance. In this project, the micro-assembly with a multiple-manipulator robot is selected as our research background. Imitating the human’s process of learning operation skill, we will investigate the theoretical methods and key technologies such as the skill teaching, intelligent perception, intention understanding, motion planning, coordination control, self-programming, etc. Considering the features of micro-assembly with multiple manipulators, we will present a new teaching method of complex assembly skill based on intelligent human-machine interaction to increase the effectiveness and convenience. Combining the theoretical methods of learning from demonstration and reinforcement learning, we will give a new method of operation skill learning based on intelligent perception and behavior intention understanding to effectively learn the complex assembly skill for robots. Referring to the human’s mode remembering “behavior intention and key point”, we will develop a knowledge expression scheme of operation skill based on sequence flow, stage, behavior, and key factors. We will propose a self-programming method to map skills to actions in order to realize the autonomous assembly based on learned skill for micro-assembly robots.

本项目旨在赋予机器人复杂装配技能学习能力，将机器人由工具转变为工匠，符合《中国制造2025》和《新一代人工智能发展规划》，能为制造业“机器人换人”提供坚实的理论基础，意义十分重大。本项目以多操作手机器人微装配为研究背景，仿照人类学习新的操作技能的过程，研究技能传授、智能感知、意图理解、技能生成、运动规划、协调控制、自编程等理论方法与关键技术。针对多操作手机器人微装配的特点，提出基于智能人机交互的复杂装配技能传授方法，提高操作技能传授的有效性和方便性。结合演示学习和强化学习等理论，提出基于智能感知和行为意图理解的操作技能学习方法，实现机器人对复杂装配技能的有效学习。参考人记忆“行为意图和要点”的方式，提出一种基于流程、阶段、行为与核心要素的操作技能表示方法，实现装配技能的知识化表达。提出一种从技能到作业的自编程映射方法，实现机器人基于装配技能的自主作业。

本项目旨在赋予机器人复杂装配技能学习能力，将机器人由工具转变为工匠，能为制造业“机器人换人”提供坚实的理论基础，意义十分重大。.本项目以机器人微装配为研究背景，仿照人类学习新的操作技能的过程，研究技能传授、智能感知、意图理解、技能生成、运动规划、协调控制、自编程等理论方法与关键技术。受人类技能学习过程的启发，本项目提出了一种机器人装配技能学习框架。参考人记忆“行为意图和要点”的方式，设计了一种基于流程、阶段、行为与核心要素的操作技能表示方法。结合技能阶段和动作类，提出了一种基于智能人机交互的复杂装配技能传授方法。结合机理建模、演示学习和强化学习等理论与技术，提出了一种基于智能感知和行为意图理解的操作技能学习方法。结合组态技术、运动自编程等关键技术，提出了一种从技能到作业的自编程映射方法。本项目采用基于高斯混合模型的动态系统表示动作模型，使动作不仅具有非线性，也保证了动作的全局稳定性和泛化能力。本项目设计了对准、装入两种动作类，可以在不同的技能中得到复用，分别用于显微视觉伺服控制器和微力柔顺控制器。所提出方法仅需几次示教就可以完成技能学习，流程可解释，动作稳定性可保障，对起始条件变化具有良好的适应性，对过程干扰具有鲁棒性。此外，本项目提出了一种结合知识迁移模型和归一化优势函数的装配技能学习方法，提出了基于模仿学习的微零件趋近技能学习方法，提出了微零件的姿态测量方法，提出了基于显微视觉和力信息的微装配控制策略。利用本项目提出的方法，成功实现了机器人的装配技能学习，成功实现了机器人对柱状微零件的自动拾取、对准和装配。.本项目在高水平学术期刊与国际会议发表和录用论文24篇，授权国家发明专利6项。