摘要
本发明涉及机器人控制领域,公开了一种机器人的控制方法、系统,所述方法包括:通过多模态传感器融合感知环境数据,结合动态障碍物聚类分割与目标推车几何匹配,构建动态环境模型;基于非合作博弈框架生成纳什均衡避障路径,并利用分布式模型预测控制与交替方向乘子法协调多机器人运动轨迹;设计异构抓取位姿生成网络,通过域对抗训练对齐仿真与真实场景特征分布,结合增量学习实现抓取策略的在线优化;实时监测新增障碍物与推车偏移触发动态重规划,并通过闭环反馈机制更新路径与抓取位姿。本发明提升了动态环境下的协同控制鲁棒性,兼顾避障效率与抓取稳定性,适用于机场等复杂场景的自动化作业。
技术关键词
动态障碍物
多模态传感器
机器人运动轨迹
分布式模型预测控制
避障路径
推车
非合作博弈
仿真场景
卷积神经网络提取
增量学习算法
迁移学习模型
闭环反馈机制
异构
纹理特征
激光雷达点云
数据
生成机器人
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模型预测控制算法
吊装构件
三维激光扫描仪
起重吊装装置
扭矩传感器
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地形数据生成方法
语义
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三维环境模型
无人机
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多模态传感器
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故障检测方法
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多模态数据融合