摘要
本发明公开了一种基于人工智能的工业机械手上下料控制方法,涉及机械手上下料控制技术领域,本发明构建感知‑决策‑执行闭环,通过毫米波雷达与电流信号的时空特征耦合提取,将工件偏移、加工延时等随机干扰转化为可量化的位姿偏移量与状态跃迁点;事件驱动决策模块基于跃迁点实时切换机械手状态,使系统从被动响应升级为主动避障,有效解决因加工波动导致的节拍失控问题;同时利用红外热像图与CGAN网络解析微观粘附力分布,在工件受力变形前触发反向微退动作,将粘连处理从力检测后补救推进至热信号预测前干预阶段,避免材料损伤与工艺污染;同时基于热膨胀系数的位移量动态计算,使微退动作与物理特性严格匹配。
技术关键词
料控制方法
工业机械手
耦合特征提取
事件驱动型
关节
工件轮廓
红外热像仪
条件生成对抗网络
机床运行状态
时序神经网络
机床主轴
雷达点云数据
索引
材料屈服强度
六维力传感器
红外热像图
卡尔曼滤波器
电机编码器
系统为您推荐了相关专利信息
监测方法
三维骨骼模型
环境光照强度
运动矢量数据
躯干重心偏移
机器人手指关节
执行器
胶圈
柔性轴承
外转子电机
人体姿态估计方法
人体关节点
粒子
视觉传感器
状态空间模型
机械臂控制设备
多自由度机械臂
控制臂
穿戴式
关节臂