一种基于机器学习的螺栓机器人旋出方法

本发明公开了一种基于机器学习的螺栓机器人旋出方法，所述方法包括：S1、收集螺栓拆解力数据样本与对应螺栓拆解速度，提取特定模式下的关键力数据特征，构建样本数据集；S2、采用所述样本数据集对选取的不同时序数据预测模型分布进行训练，基于模型预测性能表现选出最优数据预测模型；S3、将采集的螺栓拆解力数据输入至所述最优数据预测模型中，得到机器人上移速度；S4、将机器人上移速度设置至机器人程序中，实现机器人柔性拆解螺栓。本发明不仅有助于提高螺栓的拆解效率，而且为螺栓自动化拆解领域提供了更加精确和灵活的拆解方案，有效解决了螺栓拆解时机器人与螺栓的干涉问题，提高了机器人拆解螺栓的适应性。