摘要
本申请涉及振捣施工方法技术领域,具体是一种振捣过程中碰撞物识别方法。本申请通过综合运用位置与碰撞力数据,结合神经网络模型进行预测,实现了对碰撞物类型的高精度识别。本发明不仅实时监测碰撞物的位置和碰撞力,还通过增益矩阵和协方差矩阵动态更新神经网络模型,提高了碰撞物类型预测的准确性。此技术能够显著提升施工过程中的安全性和效率,减少因碰撞物识别错误导致的意外停机或损坏,为振捣施工提供了强有力的技术支持。
技术关键词
物识别方法
可变遗忘因子
协方差矩阵
实时位置
机械臂
训练样本集
笛卡尔坐标系
刚度
施工现场
超声波扫描技术
振捣施工方法
神经网络模型
模型误差
参数
负反馈调节
三维模型
动态更新
数据
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运动定位方法
动态弯曲变形
末端执行器
柔性
果树冠层
深度相机
工业机械臂
自动校准系统
自动校准方法
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超声混合器
监测探头
工控机
高速摄像机