摘要
本发明涉及自动化技术领域,具体为一种机械臂的跨坐标系标定方法,包括:步骤一:初始化动态标定系统;步骤二:机械臂执行任务;步骤三:数据处理与特征提取;步骤四:深度学习策略优化;步骤五:实施标定决策;步骤六:监控与反馈;步骤七:奖励驱动的调整;步骤八:持续改进;步骤九:常态化运行。本发明提高了学习效率,加快了标定过程。提升了自动化程度:整个标定过程无需人工干预,可以连续不断地进行,适合于连续生产的工业环境。增强了适应性:能够自动调整标定策略以适应传感器性能变化或环境变化,保持标定的准确性。优化了操作性能:DDPG算法能够优化标定策略,提高机械臂操作的稳定性和精度。
技术关键词
动态标定系统
坐标系标定方法
机械臂
动作策略
递归神经网络
特征提取模块
卷积神经网络提取
数据采集模块
网络模块
实时数据处理
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