机械工程学报

作者：李明富, 王飞鸿, 朱凌枫, 李想, 雷高攀, 刘翊, 李林凌, 侯宇葵, 胡余良

单位：1. 湘潭大学机械工程与力学学院 湘潭 411105;2. 复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心 湘潭 411105;3. 焊接机器人与应用技术湖南省重点实验室 湘潭 411105;4. 北京空间飞行器总体设计部 北京 100094;5. 中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室 北京 100094;6. 广东顺德为艾斯机器人有限公司 佛山 528300

关键词：机器人装配,自动装配,接触丰富,接触力调整技能学习,强化学习；

基金：国家自然科学基金(52375519)和国家重点研发(2021YFF0500300)资助项目。

由于制造误差、定位误差、接触变形和表面质量不一致等因素的综合影响，装配接触力呈现随机扰动现象，导致具有接触丰富特点的自动装配发生卡阻、不符合工艺要求，甚至损坏零部件。最新研究表明，在解决接触丰富的自动装配问题时，基于学习方法进行装配接触控制是最有效的途径之一。鉴于目前强化学习方法在接触丰富的机器人装配中取得了显著性进展，基于机器人自动装配领域的研究现状，对具有接触丰富特点的装配特征进行分析和统计，提出甄别接触丰富装配的判别指标。通过对相关研究领域文献的分析，将机器人自动装配过程中的接触力控制技能学习方法分为基于强化学习的接触控制方法、面向奖励工程的接触控制方法和模拟到现实的接触控制方法等三大类，并对这三大类方法分别进行综述和分析。最后，对接触丰富的机器人自动装配控制技能学习的未来发展趋势进行了分析和展望。

来源：2025年第10期

《机械工程学报》期刊编辑部

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