摘要
本申请提供一种控制方法、模型训练方法、机器人系统以及电子设备,所述控制方法包括:获取当前时刻的末端状态信息和环境感知信息;末端状态信息包括末端执行器在任务空间的位姿;将末端状态信息和环境感知信息输入至动作预测模型,生成末端执行器的动作增量预测;其中,动作预测模型基于空间对齐的训练数据训练得到,空间对齐的训练数据由采集设备采集;基于末端执行器在任务空间的当前位姿与动作增量预测,得到运动执行机构的关节空间轨迹;控制运动执行机构执行关节空间轨迹对应的动作。上述控制方法能够提高机器人系统的控制效率。
技术关键词
动作预测模型
环境感知信息
运动执行机构
关节空间轨迹
末端执行器
模型训练方法
机器人系统
采集设备
轨迹规划器
视觉传感器
数据
关节扭矩传感器
存储计算机程序
连续体机器人
卡尔曼滤波算法
电子设备
力觉传感器
机械臂
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模型预测控制器
全身控制器
集成加权
机械臂
凸二次规划
斥力势场
动态障碍物
静态障碍物
风险评估方法
交通信号灯状态
运动定位方法
动态弯曲变形
末端执行器
柔性
果树冠层
剪切增稠流体
视觉伺服控制
导纳控制方法
机械臂运动学
控制机械臂运动