摘要
本发明提出了基于神经网络的大变形柔性杆件机器人运动学建模方法。首先,针对该机器人的运动特性,对系统的参数进行敏感性分析,以识别影响较为显著的关键性参数;根据敏感性分析的结论,建立基于神经网络算法的大变形柔性杆件机器人的正逆运动学,即通过仿真数据集对网络进行初步训练来精确预测机器人运动学;鉴于仿真模型与实际应用存在差异,采用迁移学习技术优化网络参数,利用多目相机系统采集实际机器人末端位姿数据,并使用这些数据微调网络参数,以提高模型的准确性;最后结合视觉伺服控制技术,精确地确定目标操作点,引导机器人准确到达预定位置执行任务。本发明不仅精确、高效,将极大地提高分析效率,而且模型的泛化能力显著。
技术关键词
杆件
机器人逆运动学
柔性
机器人运动学模型
视觉伺服系统
参数
网络
视觉伺服控制技术
机器人末端位姿
多目相机系统
平台
末端执行器
数据
误差系数
核心层结构
迁移学习技术
视觉系统
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