【摘 要】
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近年来，机器人产业发展迅猛，机器人在工业装配领域的地位愈发重要。演示编程（Programming by Demonstration，PBD）作为一种智能而高效的向机器人传递知识的手段，简化了机器人的编程
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近年来，机器人产业发展迅猛，机器人在工业装配领域的地位愈发重要。演示编程（Programming by Demonstration，PBD）作为一种智能而高效的向机器人传递知识的手段，简化了机器人的编程工作，提高其易用性，是学术界研究的热点问题。PBD一般分为信息采集、数据分析、机器人执行三阶段，本文主要研究其中数据分析部分。 本文针对PBD问题，以构建装配的知识表达为目的，在推理装配关系、求解物体位姿、理解装配动态过程等方面展开研究。主要内容和成果如下: 1.提出采用装配图模型(Assembly Graph，AG)融合物体相关先验知识、观测信息、物体之间的装配关系以及位姿，构建基于AG的装配知识表达体系。以传感器信息为物体数据的初始输入，使用共轴和共面关系作为装配物体约束，寻找物体之间的关系。为了避免传感器误差对工业装配任务中高精度要求的影响，本文将位姿求解问题转化为最小二乘问题，并利用Levenberg-Marquardt算法来求解物体位姿。 2.提出基于概率图模型的概率装配图模型(Probabilistic Assembly Graph，PAG)，将物体关系赋予存在概率，并使用CEM(Classification ExpectationMaximization)算法来求解这个模型，以得到精确的物体关系和位姿。使用关系图(Relation Graph，RG)以及关系团(Clique)来优化PAG的求解，提高正确率并降低算法复杂度。使用等式约束的最优化算法来处理关系未约束导致的位姿偏差问题。 3.设计实现了融合动作信息的装配推理方法。针对装配过程中部分信息难以观测的情形，本文结合碰撞检测、重力模拟等手段，通过物理引擎得到符合真实情况的装配结果。将物理仿真融入PAG求解中，完成一个具有反馈机制的求解模型，用于物体关系分析和位姿求解，实现对放、推、拧等装配动作的支持。
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