一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统

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一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统
申请号:CN202511154203
申请日期:2025-08-18
公开号:CN120620245B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及机械臂技术领域,公开了一种基于机器学习的机械臂精细控制方法及系统,该方法包括:基于物料参数和历史物料集的关系确定第一抓取策略或第二抓取策略,当确定为第一抓取策略时,基于历史物料集确定机械臂的抓取力度,当确定为第二抓取策略时,基于历史物料集的聚类结果和抓取力度模型确定机械臂的抓取力度,基于移动负荷曲线图确定最小移动负荷,并确定驱动电机的抓取负荷,根据最小移动负荷和抓取负荷的负荷关系判断是否调整抓取力度,基于最小移动负荷和抓取负荷确定抓取力度因子,根据调整后的抓取力度完成抓取。本发明通过第一抓取策略、第二抓取策略和抓取力度因子,确保了抓取过程的稳定性。
技术关键词
梯度提升树模型 精细控制方法 负荷 策略 因子 参数 坐标点 聚类 关系 机械臂技术 时间段 处理单元 分析单元 电机 控制系统 坐标系 网格
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