基于强化学习的机器人自动分拣系统产品系统

随着机器人技术从自动化工厂向日常生活场景延伸，医疗、垃圾分拣等领域对智能机器人的需求日益凸显。与传统流水线重复单一作业不同，现代智能机器人需在复杂环境中自主决策、完成任务，而精准抓取作为核心技能，因物体尺寸差异大、抓取环境多样，成为亟待突破的研究难点。在此背景下，本作品聚焦 “机械臂自主学习与动作规划”，设计智能机器人抓取系统，旨在解决复杂场景下的抓取难题。​
为攻克物体密集、嵌合等复杂环境中机械臂抓取成功率低的痛点，本项目构建基于深度强化学习的抓推自学习协同系统，整合三大核心子系统：​
视觉定位识别系统：采用最小二乘法多组位置标定方法，提升机械臂对目标物体的定位精度，为后续抓取动作奠定基础；​
视觉特征识别系统：依托全卷积神经网络框架，实现端到端的物体特征提取，精准识别不同形态、材质的目标物体；​
深度强化学习决策系统：通过深度 Q 学习算法，让机械臂自主学习抓、推动作的最优位置与方向，实现动态环境下的智能决策。​
考虑到真实机械臂训练存在耗时久、安全性低的问题，项目先在 VREP 仿真软件中搭建多样化测试环境（含物体密集、嵌合场景）完成模型训练，最终实现80% 以上的抓取成功率。后续真实机械臂测试结果显示，系统不仅在与仿真环境相似的场景中表现稳定，还能成功抓取日常用品，充分验证了其良好的环境适应性与泛化能力。

视觉定位识别：采用最小二乘法多组位置标定，精准定位目标物体，为机械臂抓取提供高精度位置基准，解决定位偏差问题。​
视觉特征识别：借助全卷积神经网络，实现端到端物体特征提取，可精准识别不同尺寸、形态、材质的物体，适配多样抓取对象。​
强化学习决策：通过深度 Q 学习算法，让机械臂自主学习抓、推动作的最优位置与方向，能在复杂环境中动态规划动作，提升抓取合理性。​
仿真与实机测试：先在 VREP 仿真软件搭建密集、嵌合等场景训练，再迁移至真实机械臂测试，兼顾训练安全性与系统泛化性，保障复杂场景抓取成功率超 80%。​

多源视觉数据高精度融合难点：负责统筹视觉定位与特征识别协同，需解决最小二乘法标定中多组数据误差累积问题，以及 RGB-D 图像与全卷积神经网络输入的格式适配难题，通过迭代优化标定参数与数据预处理流程，将定位误差控制在 0.5mm 内，保障特征提取精度。​
抓推动作决策逻辑耦合难点：独立设计深度 Q 学习算法框架时，面临抓、推动作优先级判定与动态环境适配矛盾，需构建多场景奖励函数模型，通过 1000 + 次仿真迭代调整折扣因子与 Q 值更新策略，最终实现复杂环境下动作规划响应延迟≤2.5s。​
仿真与实机环境迁移适配难点：主导 VREP 仿真环境搭建与真实机械臂联动，需解决仿真物理参数（如摩擦系数、重力）与现实场景差异导致的训练偏差，通过引入环境补偿因子与梯度迁移学习，使仿真训练模型在实机测试中成功率偏差缩小至 5% 以内。​
系统泛化性提升难点：独立负责物体特征库构建与模型泛化性优化，需应对不同材质（金属、塑料、布料）物体的特征差异，通过扩充 ImageNet 预训练数据集与改进 DenseNet 网络激活函数，使系统对未训练日常物品的抓取成功率提升至 75% 以上。