基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法

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基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法
申请号:CN202410906502
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118809591B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及智能机器人技术领域,具体涉及一种基于多模态信息融合与学徒学习的装配机器人系统及方法,确定示教任务,演示者通过肢体动作演示装配过程,传感器记录演示者的动作信息,通过多模态信息融合算法,对传感器网络获取的多模态数据进行融合,机器人自主学习相关信息,机器人执行装配任务,验证学习效果,机器人将所学技能应用到实际生产中,实现自主规划装配过程。针对新的任务或环境,机器人可以快速学习和适应。显著提高机器人对复杂装配技能的学习速度和精度,降低对人力的依赖。增强机器人在非结构化环境中的适应性和自主性,提高装配任务的成功率和效率。通过智能规划与自主调整,有效应对装配过程中的不确定性。
技术关键词
多模态信息融合 彩色视频数据 视频帧编码器 机器人自主学习 力反馈 装配机器人系统 机器人运动路径 学习方法 高斯滤波方法 估计算法 深度卷积神经网络 机器人机械臂 物体 语义分割模型 数据编码器 规划 机器人关节
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