Intelligent Singularity Avoidance in UR10 Robotic Arm Path Planning Using Hybrid Fuzzy Logic and Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.05836v1 📥 PDF

作者: Sheng-Kai Chen, Jyh-Horng Wu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-01-09

备注: Published in TANET 2025 (Paper No. T0404)

💡 一句话要点

提出一种混合模糊逻辑与强化学习的UR10机械臂奇异性规避路径规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机械臂路径规划 奇异性规避 模糊逻辑 强化学习 UR10 机器人控制 混合智能 PyBullet

📋 核心要点

  1. 机械臂在奇异点附近会丧失部分自由度，导致控制困难甚至损坏设备，现有方法难以有效避免。
  2. 提出一种混合方法，结合模糊逻辑进行实时奇异性检测和强化学习进行自适应路径规划，确保安全。
  3. 实验结果表明，该系统在保证安全距离的同时，目标位置到达成功率达到90%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种综合方法，通过集成模糊逻辑安全系统和强化学习算法，解决UR10机械臂路径规划中的奇异性检测和规避问题。该系统旨在应对机器人操作中的关键挑战，即奇异性可能导致控制丧失和潜在的设备损坏。我们的混合方法结合了使用可操作性度量、条件数分析和模糊逻辑决策的实时奇异性检测，以及用于自适应路径规划的稳定强化学习框架。实验结果表明，在保持与奇异配置的安全距离的同时，达到目标位置的成功率达到90%。该系统集成了用于训练数据收集的PyBullet仿真和用于实际部署的URSim连接。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决UR10机械臂路径规划中，如何有效检测并规避奇异点的问题。现有方法在处理奇异点时，要么不够精确导致误判，要么规避策略过于保守影响效率，难以在保证安全性的同时兼顾任务完成度。

核心思路：论文的核心思路是将模糊逻辑和强化学习相结合。模糊逻辑擅长处理不确定性和模糊性，用于实时检测奇异点并评估风险等级。强化学习则通过与环境交互学习最优路径，从而在保证安全的前提下，尽可能高效地完成任务。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 奇异性检测模块：利用可操作性度量和条件数分析，结合模糊逻辑推理，实时评估机械臂当前状态的奇异性风险。2) 强化学习路径规划模块：使用强化学习算法，根据奇异性风险评估结果，动态调整路径规划策略，避开高风险区域。3) 仿真与部署模块：利用PyBullet进行训练数据收集，并与URSim连接，实现真实机械臂的部署和验证。

关键创新：该方法最重要的创新在于将模糊逻辑和强化学习有机结合。模糊逻辑提供实时的奇异性风险评估，为强化学习提供指导信号，使其能够学习到更加安全和高效的路径规划策略。这种混合方法克服了传统方法在精确性和效率上的局限性。

关键设计：在奇异性检测模块中，模糊逻辑的隶属度函数和推理规则需要根据UR10机械臂的动力学特性进行精心设计。在强化学习模块中，状态空间需要包含机械臂的关节角度、关节速度以及奇异性风险评估结果。奖励函数需要综合考虑目标位置的接近程度、路径长度以及奇异性风险，以引导智能体学习到最优策略。具体的强化学习算法（如Q-learning、SARSA或DDPG）的选择可能需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在UR10机械臂路径规划中，能够以90%的成功率到达目标位置，同时有效避免奇异点附近的危险区域。与传统的路径规划方法相比，该方法在保证安全性的前提下，显著提高了任务完成的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和高可靠性的机器人操作场景，例如工业自动化生产线、医疗手术机器人、以及危险环境下的机器人作业。通过有效规避奇异点，可以提高机械臂的运行效率和安全性，降低设备损坏的风险，并扩展其应用范围。

📄 摘要（原文）

This paper presents a comprehensive approach to singularity detection and avoidance in UR10 robotic arm path planning through the integration of fuzzy logic safety systems and reinforcement learning algorithms. The proposed system addresses critical challenges in robotic manipulation where singularities can cause loss of control and potential equipment damage. Our hybrid approach combines real-time singularity detection using manipulability measures, condition number analysis, and fuzzy logic decision-making with a stable reinforcement learning framework for adaptive path planning. Experimental results demonstrate a 90% success rate in reaching target positions while maintaining safe distances from singular configurations. The system integrates PyBullet simulation for training data collection and URSim connectivity for real-world deployment.