基于人工免疫算法的机器人加工末端位姿误差预测方法

本发明涉及基于人工免疫算法的机器人加工末端位姿误差预测方法，通过机器人加工末端位姿误差及其对应的机器人关节角数据对递归神经网络RNN模型进行训练；机生成一组初始的抗体，作为初始的免疫群体；迭代优化过程，在每一代中，对当前免疫群体中的每个抗体进行评估，计算其适应度值；然后执行克隆操作，变异操作和选择操作更新免疫群体，随后对试验个体执行免疫选择，检查终止条件是否满足，如满足则结束迭代。使用测试数据集对优化后的RNN模型进行评估和验证。将优化后得到的最终RNN模型部署到实际机器人加工系统中，用于预测机器人的末端位姿误差。本发明能够有效地提高机器人末端位姿的预测精度，提高了机器人加工系统的生产效率。