摘要
本发明公开了一种多模态感知的多机械臂协同控制方法、系统及机器人,通过根据目标任务的功耗、路径要求进行任务类型判断;根据所述任务类型进行模块选择;实时采集物料位置、物料形状、障碍物位置、障碍物形状等数据;融合所述感知模块采集的实时数据,确定机械臂运动路径、运动速度、运动加速度、抓取姿态及抓取力度;储存本次执行数据和任务反馈信息,分析操作效果,并优化下一任务的模态选择和参数设置;通过3D视觉、2D视觉和指令集多模态感知和数据融合,不断优化机器人运动路径,实时整合多源数据,提高了物料识别和状态描述的准确性与鲁棒性。
技术关键词
协同控制方法
路径优化策略
机械臂运动路径
低功耗策略
视觉
多模态
障碍物
机器人运动路径
协同控制系统
加速度
实时数据采集
机械臂关节
数据采集模块
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建设现场
异常检测系统
图像采集单元
监控调度系统
异常检测方法
模型预测控制算法
深度学习算法
机器人手臂
机器人手眼
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动作识别方法
切线斜率
异常点
姿态估计算法
理论
全自动视觉印刷机
轮廓特征
锡膏量
点焊头
融合特征