基于机器学习的工业机器人路径优化方法及系统

本发明涉及工业机器人技术领域，具体涉及基于机器学习的工业机器人路径优化方法及系统，通过实时采集工业机器人作业环境中的动态数据，并结合历史路径数据，构建路径规划模型，利用机器学习算法，尤其是强化学习，对路径候选集进行评估和优化，从而实现对机器人路径的自适应调整，具体步骤包括路径规划模型的构建、多维度路径评估、路径优化及动态调整。路径执行过程中，若环境发生变化或机器人偏离预定路径，系统可自动修正路径，确保机器人沿最优路径执行任务，避免与障碍物碰撞。本发明，能够提高工业机器人在复杂和动态环境中的作业效率、安全性和可靠性，满足高效、灵活的生产需求。