一种基于温度控制的机械臂避障路径规划方法

本申请涉及机器人控制领域，具体公开了一种基于温度控制的机械臂避障路径规划方法，其包括以下步骤：通过有限元模型模拟末端执行器的拾取对象在不同环境条件下的温度变化，利用有限元仿真得到的数据集训练递归神经网络模型，利用训练后的递归神经网络模型预测拾取对象在运动路径上的温度损失；将温度损失作为约束条件整合到共变哈密顿优化运动规划算法中并输出最佳路径，实现拾取对象在运动路径上温度损失的最小化；根据拾取对象周围的风速和温度实时调整末端执行器的姿态，实现路径规划的动态优化。本申请特别适用于焊接、3D打印和某些医疗手术等温度敏感操作场景，提高了路径规划的精度和机械臂操作的安全性。