커넥터 조립을 위한 강화학습 기반의 탐색 궤적 생성 및 로봇의 임피던스 강성 조절 방법

김용건; 나민우; 송재복

doi:10.7746/jkros.2022.17.4.455

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김용건 (고려대학교) 나민우 (고려대학교) 송재복 (고려대학교)

저널정보: 한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제4호

발행연도: 2022.12

수록면: 455 - 462 (8page)

DOI: 10.7746/jkros.2022.17.4.455

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Since electric connectors such as power connectors have a small assembly tolerance and have a complex shape, the assembly process is performed manually by workers. Especially, it is difficult to overcome the assembly error, and the assembly takes a long time due to the error correction process, which makes it difficult to automate the assembly task. To deal with this problem, a reinforcement learning-based assembly strategy using contact states was proposed to quickly perform the assembly process in an unstructured environment. This method learns to generate a search trajectory to quickly find a hole based on the contact state obtained from the force/torque data. It can also learn the stiffness needed to avoid excessive contact forces during assembly. To verify this proposed method, power connector assembly process was performed 200 times, and it was shown to have an assembly success rate of 100% in a translation error within ±4 mm and a rotation error within ±3.5°. Furthermore, it was verified that the assembly time was about 2.3 sec, including the search time of about 1 sec, which is faster than the previous methods.

#Reinforcement Learning #Robotic Assembly #Assembly Strategy #Connector Assembly

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