一种基于灰狼优化算法与注意力时域卷积网络的机械臂逆运动学解算方法及系统

本发明涉及一种基于灰狼优化算法与注意力时域卷积网络的机械臂逆运动学解算方法及系统，包括：步骤1：构建注意力时域卷积网络模型，并将采集的机械臂数据输入注意力时域卷积网络模型中进行训练；在训练过程中对注意力时域卷积网络模型的超参数进行智能化调优，获得最佳的超参数组合，得到训练完成的注意力时域卷积网络模型；步骤2：使用训练完成的注意力时域卷积网络模型进行机械臂关节角度值预测。通过应用灰狼优化算法对TCN网络的超参数进行智能化调优，从而提升模型的推理与表达能力，使其能够更加高效、精准地完成机械臂逆运动学解算即关节角度预测任务。