摘要
本发明提供基于多模态感知与模型预测的电动仪器台智能控制方法,涉及电动仪器台技术领域,该方法通过多模态传感器融合技术获取高精度环境感知数据,并构建动态三维地图以识别仪器及障碍物,系统利用基于模型预测控制的最优路径规划驱动多自由度机械臂高效运动,显著缩短操作周期,提升整体运行效率和吞吐量,同时,在抓取和放置中实时监测潜在碰撞和异常受力,启动智能避障与安全停机机制,极大提升了系统运行的鲁棒性与安全性,针对贵重易碎仪器,集成柔性抓取策略,通过实时力反馈实现无损操作,有效保护了高价值样本,最终,通过机器视觉验证和在线优化,系统能持续自我学习,不断提升操作精度与成功率,实现自适应性能改进。
技术关键词
智能控制方法
环境感知数据
多模态
多自由度机械臂
激光雷达
力反馈
高精度机器视觉
立体视觉摄像头
机器视觉验证
高精度力传感器
障碍物
语义地图
末端执行器
规划
力位混合控制
仪器台技术
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检测机器人
构建环境地图
分析方法
深度学习模型
摄像头拍摄角度
多模态数据分析
柔性超声传感器
牵引控制模块
多模态数据采集
数据采集单元