强化学习驱动的机器人自主学习模型构建及其在智能制造中的应用

引言

强化学习的核心在于智能体(agent)在环境中不断进行试验和学习，通过与环境的交互获取奖励信号，以优化自身的行为策略。在机器人控制场景下，机器人即智能体它所处的物理环境就是其学习的舞台。传统的机器人编程方式面临着应对复杂环境和任务时的局限性。强化学习作为一种能使机器人通过与环境交互自主学习的方法，为解决这一问题提供了新的思路。通过强化学习，机器人可以不断优化自身行为策略，以更好地适应复杂多变的生产任务。

一、强化学习与机器人自主学习模型构建

（一）强化学习基础

强化学习的核心思想类似于做对给糖，做错纠正的训练过程。在实际工业场景中，机器人通过传感器获取环境状态（如装配零件的坐标、温度传感器读数等），这些数据构成状态空间。当机器人执行某个动作（如调整机械臂角度）后，系统会根据预设的奖励函数给出评价。

设计奖励函数时需要特别注意两点：一是反馈的及时性，如每完成一个焊接点就给予 0.1 分的微奖励；二是避免奖励稀疏问题，在汽车喷涂场景中，不能仅对最终涂层质量打分，还需对喷涂均匀度等过程指标给予阶段性奖励。在手机屏幕检测任务中，机器人如果过度依赖已知的成功检测路径，可能错过更优方案。目前主流解决方案是采用ε -greedy 策略，保持5%-10% 的随机探索概率。

（二）模型构建方法

现代工业机器人通常采用基础模型 + 强化学习微调的混合架构。视觉-语言模型(VLM)负责处理环境感知，比如识别传送带上不同型号的汽车零部件，其核心是卷积神经网络提取图像特征。在实际部署时，需要针对具体产线重新训练分类层。大语言模型(LLM)则主要处理工艺文档和操作手册的语义理解，当机器人接收到紧急停机指令时，LLM 需要区分是设备故障停机还是计划性维护。在实践中发现，直接使用通用 LLM 会产生 30% 的错误解析率，因此需要注入行业术语知识。

强化学习微调阶段的关键是建立高效的仿真环境。

二、强化学习在智能制造中的应用

（一）生产过程优化

在汽车焊接生产线中，传统编程需要工程师手动设定每个焊点的路径，耗时且难以应对车型切换。现在通过 Q-learning 算法，机器人可以自主探索最优路径。具体实现时，系统将焊接台坐标系划分为 1cm³ 的网格作为状态空间，机械臂的6 个关节角度变化作为动作集。每完成一个焊点给予0.1分基础奖励，若焊接时间比标准缩短 10% 则追加0.5 分。

电子装配线上的贴片机也采用了类似方法。通过设计包含元件坐标、供料器状态的56 维状态向量，结合DDPG 算法优化吸嘴的拾放顺序。实际操作中发现，单纯追求速度会导致元件贴装偏移，因此在奖励函数中加入了基于视觉检测的位置精度系数。最终实现了每小时贴装数量增加 12% 的同时，将错件率控制在 0.01% 以下。

（二）质量控制与故障预防

传统基于规则的方法只能识别已知缺陷模式，而采用Deep Q-Network的检测系统能自主发现新的缺陷特征。系统将产线相机拍摄的图像分割为512× 512 像素的检测单元，每个单元对应一个状态。机器人通过调整检测参数（如亮度阈值、区域聚焦范围）获得不同的奖励反馈，其中准确识别缺陷奖励+1，误报扣0.5 分，漏检扣2 分。经过两个月训练后，在某8.5 代线实现了 99.2% 的检出率，比原系统提升6 个百分点。

在数控机床预测性维护方面，强化学习通过分析主轴振动、电流等12维传感器数据来预测刀具磨损。采用PPO 算法建立决策模型，当预测剩余寿命小于 4 小时时自动触发换刀程序。实际操作中需要平衡维护成本和生产效率，因此奖励函数包含：每延长 1 小时有效加工时间得 0.2 分，意外停机每次扣5 分，计划内换刀每次扣0.5 分。

（三）人机协作

当工人说把螺丝拧紧时，机器人需要准确理解三个要素：要做什么动作（拧紧）、具体拧哪个螺丝（位置识别）、用多大的力（扭矩控制）。这套系统采用了两层学习架构：下层负责处理传感器实时采集的力度、位置等数据，上层负责解析工人的语音指令。系统通过两种反馈来学习：工人说对了这样的语音确认，以及扭矩传感器检测的实际拧紧效果。经过约一个月的实际训练后，机器人首次执行指令的正确率可以达到接近 90‰

在存在安全隐患的工作区域，安全系统会通过学习工人的行为习惯来预防事故。系统会记录工人过去几个月的活动轨迹，分析他们的工作路线和停留位置。当系统发现工人靠近正在运行的机械臂时，会自动让机械臂减速或改变运动路线。实际应用数据显示，这种系统能有效减少近 90% 的潜在碰撞风险。需要特别强调的是，在这类应用中，必须确保工人始终拥有最高控制权限，任何自动化决策都应该设置人工干预的通道。目前这类系统在实际部署时还需要解决几个实际问题：语音指令的识别准确率受车间噪音影响较大，不同工人的表达习惯也需要系统逐步适应；安全系统的响应延迟需要控制在 100 毫秒以内才能有效预防事故；系统需要定期用新的工作数据更新模型，以保持对产线变化的适应性。

三、面临的挑战与展望

（一）技术挑战

当前强化学习在工业应用中面临三个主要技术瓶颈：一是奖励函数设计需要领域专家参与，在汽车焊接场景中，工程师平均需要调整 5-8 次奖励权重才能获得稳定效果；二是训练数据需求量大，一个典型的装配任务通常需要收集 2000-5000 次完整操作记录；三是实时性限制，现有算法在普通工业计算机上单次决策需要50-100 毫秒，难以满足高速产线的响应要求。此外，模型的可解释性不足也给质量追溯带来困难，当出现异常决策时，工程师平均需要3-5 小时才能定位问题根源。

（二）未来展望

技术发展将主要围绕三个实际可行的方向展开：

在算法优化方面，基于模型的强化学习（MBRL）正在成为研究重点。这种方法可以显著减少训练所需的数据量，特别适合那些数据采集成本较高的精密加工场景。例如在芯片封装领域，MBRL 已经帮助部分企业将训练样本需求从原来的上万次降低到3000 次左右。不过要注意，这种方法的实际效果会因具体应用场景而有所差异。在硬件支持方面，新一代AI 加速芯片正在逐步进入工业应用。这些专用芯片可以大幅提升推理速度，使响应时间从原来的 50-100 毫秒缩短到 10 毫秒以内。目前已有部分汽车制造商在焊接质量检测系统中采用这类芯片，实现了实时质量调控。但完全普及还需要考虑成本因素，预计还需要2-3 年时间。

未来 3-5 年，强化学习在制造业的应用会更多集中在特定环节的优化上，比如工艺参数调整、质量检测等。要实现全流程的智能化还需要更长时间的技术积累和实践验证。

参考文献

[1]杜昕祺.多智能体强化学习的样本效率优化方法研究[D]. 吉林:吉林大学,2024.

[2]田绍君. 基于深度强化学习的数据驱动报童问题研究[D].重庆:重庆大学,2023.

[3]余欢. 未知环境下基于强化学习的机器人路径规划研究[D].山西:太原科技大学,2024.