摘要
本发明公开了一种用于抓取小型火工品进行装配的机械臂系统及其控制方法;执行机构为Baxter双臂协作机器人和改良的二指平行夹爪;反馈机构为深度相机、彩色相机和薄膜式压力传感器;控制机构Windows上位机与Linux下位机构成的跨平台架构;系统通过反馈机构采集工作区域内小型火工品的图像信息和抓取力信息,经控制机构处理后输出抓取参数,由执行机构根据抓取参数实现对小型火工品的高精度识别、无损抓取与柔顺装配。本发明使改良后的夹爪能够基于神经网络得出的抓取信息实现对小型火工品的无损抓取;利用深度学习神经网络端到端的抓取信息生成方法,极大地提高了算法运算速度,且拓展时无需重构整体架构势,增强了可维护性。
技术关键词
小型火工品
机械臂系统
薄膜式压力传感器
双臂协作机器人
抗静电硅胶
PID算法
深度学习网络
执行机构
薄膜压力传感器
夹爪结构
深度相机
压力传感器读数
上下位机通信
深度学习神经网络
控制机械臂运动
改性工程塑料
机械臂坐标系
信息生成方法
系统为您推荐了相关专利信息
机器人运动规划方法
坐标系
深度强化学习
接触式
通用动力学模型
机械臂系统
模型预测控制器
终端滑模控制器
扩张状态观测器
机械臂关节
机械臂系统
观测器
容错跟踪控制方法
执行器
轨迹跟踪控制
汽车减震器顶胶
工业机器人系统
配位机构
下压机构
螺母输送机构
智能机械臂系统
智能算法模块
强化学习算法
决策
场景