装配任务中人机协作的强化学习方法

【作者团队】Rong Zhang, Qibing Lv, Jie Li

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584521001095

【推荐理由】高精度产品的装配过程涉及到各种耗时耗能的精细操作。无论是操作人员还是机器人都无法独立高效地完成任务。将人机协作应用于复杂的装配操作将有助于减少人类工作量并提高效率。然而，人类在装配活动中的行为是不可预测的，因此机器人很难理解人类操作的意图。因此，人类和机器人的协作在工业应用中具有挑战性。对此，提出了一种人机协同强化学习算法来优化装配过程中的任务序列分配方案。最后，通过对交流发电机虚拟组件的实验分析验证了该方法的有效性。结果表明，所提出的方法在人机协作任务的动态划分方面具有很大的潜力。