內容摘要 本文針對傾斜孔的軸裝配任務提出了一種新型力感知機器人裝配技能學習方法。采用一維卷積網絡（1DCNN）和門控循環單元（GRU）從裝配過程中的時序力信息中提取特征，識別軸與孔之間的不同接觸狀態，隨后執行相應的姿態調整，并通過導納控制策略確保整體交互過程的平穩性；基于狀態機架構，在線細調導納參數并無縫切換裝配階段。通過雙臂夾持平臺在不同傾斜角度的底座上進行鑰匙解鎖實驗，與傳統方法相比，本方法在接觸狀態識別準確率和裝配成功率上均有顯著提升。 圖文導讀 （二）方法概述 本文提出的基于時間序列力信息的多分類1DCNN-GRU接觸狀態識別模型方法框架如圖2所示，由接觸狀態識別和導納控制與狀態機切換兩部分核心模塊組成。 （1）接觸狀態識別：以六維力/力矩傳感器的時序數據為輸入，經重力補償與坐標變換后送入多分類1DCNN-GRU模型，輸出姿態調整方向對應的導納參數。 （2）導納控制與狀態機切換：基于導納控制器執行姿態調整，并通過狀態機在接近 (S1)、接觸 (S2)、對準 (S3)、擬合 (S4)、插入 (S5)與完成 (S6)這6個階段之間無縫切換，在線更新導納參數以保證平滑且安全的裝配過程。 為確保機械臂與環境間的柔順交互，采用基于速度的導納控制： 其中， Vd 和 V分別為期望速度和當前實際速度， 離散化處理后，對速度采用后向差分： 其中， 整個裝配過程主要通過狀態機執行，依據接觸力與位置誤差判定狀態切換條件，實現自動化流程。各狀態的切換條件如圖 4 所示，其中S1-S6代表不同狀態，C1-C5代表每個狀態的切換條件，虛線箭頭表示軸的運動方向。 圖4 基于狀態機的整體裝配過程可視化 圖5 基于1DCNN-GRU的多分類接觸狀態預測模型結構圖 表1 1DCNN-GRU 模型參數 為對比不同分類方法的有效性，本研究評估了1DCNN、LSTM、GRU、1DCNN-LSTM及1DCNN-GRU模型的性能。圖6展示了各類方法在訓練過程中損失函數與準確率的變化過程。表2呈現了不同分類模型在測試集上的性能，結果表明1DCNN-GRU模型在測試集上的分類性能顯著優于傳統SVM方法和其他深度學習分類方法。 圖6 不同分類模型的訓練過程對比。(a) 損失函數；(b)準確率 表2 各種方法在測試集上的分類性能 狀態機被用于物理驗證，實驗過程如圖7和圖8所示。接近階段 (S1)采用位置控制，接觸階段到完成階段(S2-S6)采用導納控制。在接觸狀態 (S2)，銷以適當的慣性和阻尼垂直向下移動，直至銷與孔接觸；在姿態調整狀態 (S3)，減小力矩的慣性和阻尼參數，根據 1DCNN-GRU 接觸狀態識別模型設置力矩參數；在貼合狀態(S4)，增大力矩的慣性和阻尼參數以減緩姿態調整過程，同時提高預期z軸力到12 N，確保銷與孔的穩定接觸；在插入狀態 (S5)，進一步增大力矩的慣性和阻尼參數以減緩姿態調整過程，同時提高預期z軸力到20 N，使銷與孔接觸更緊密；在完成狀態 (S6)，力參數Fd 設置為0，停止銷的運動，表示銷插入過程結束。 圖 7 門鎖解鎖實驗快照：(1) 接觸孔，(2) (3) 使用 1DCNN-GRU 接觸狀態識別模型進行姿態調整，(4) 貼合，(5) 插入，(6) 鎖已打開 圖 8 自行車鎖解鎖實驗快照：(1) 接觸孔，(2) (3) 使用 1DCNN-GRU 接觸狀態識別模型進行姿態調整，(4) 貼合，(5) 插入，(6) 鎖已打開 為評估所提方法的有效性，進行了雙臂鑰匙解鎖裝配實驗。實驗中，左臂以-35°~35°的傾斜角度夾持鎖孔底座，右臂夾持鑰匙進行解鎖裝配。隨機選擇了4種不同的鎖孔底座姿態，每種姿態測試 100次。實驗結果如表 5 所示，基于 1DCNN-GRU 的方法可以完成傾斜孔的裝配任務，平均成功率為94%，顯著高于SVM方法84%的成功率。 表 5 在400 次銷入孔實驗中兩種方法裝配成功率對比 綜上所述，本文提出了一種面向任意傾角孔的學習型裝配策略，以時序力信息驅動的1DCNN-GRU接觸識別模型結合自適應導納控制與狀態機，實現了自動化、安全且高效的插銷裝配。在門鎖與自行車鎖場景中，裝配成功率最高達94%，顯著高于傳統方法，展示了其在復雜傾角結構裝配中的應用潛力。 【作者信息】 * Corresponding author. 1 The two authors contributed equally to this work. 【DOI】 https://doi.org/10.1016/j.birob.2024.100209 【全文鏈接】和
分別為期望加速度和當前實際加速度，Fd 和 F 分別為期望接觸力和當前實際接觸力，Md 和 Bd 分別表示期望慣性參數和阻尼參數。
和
分別為k時刻的期望速度和當前實際速度，
和
分別為k-1時刻的期望速度和當前實際速度，
和
分別為k時刻的期望接觸力和當前實際接觸力，T 是離散控制周期。通過基于速度的導納控制獲得
后，將其發送至機械臂的速度控制接口進行實際控制。