摘要
本发明提供了一种机器人的抗磨损能力优化方法、系统、设备和介质,包括:采集机器人的环境感知数据和初始磨损信息;基于所述环境感知数据和所述初始磨损信息,采用极端随机树算法对所述机器人进行磨损量预测,得到所述机器人的磨损量预测信息;基于所述机器人的磨损量预测信息,利用调控决策算法生成所述机器人的动态调控策略;根据所述动态调控策略,对所述机器人的运动控制参数进行调整;本申请通过采用极端随机树算法能够处理高维、非线性的环境感知数据,从而精准预测机器人的磨损量;通过调控决策算法生成的动态调控策略能够使机器人自主适应复杂工况变化,从而能够提升机器人的抗磨损效果和能量效率。
技术关键词
环境感知数据
关联特征数据
能力优化方法
调控策略
磨损特征
决策算法
设备可读存储介质
动态
交互特征
接触面摩擦力
模糊逻辑控制
滤波算法
预测机器人
构建决策树
交叉算法
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