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申请/专利权人：铭之城科技(苏州)有限公司

摘要：本发明公开了一种具有不确定干扰的机器人拆卸顺序的规划方法，首先确定2D空间中物理组件的数学表示，剖析了算法的动态重新规划过程，解决迭代估计和序列排序方案，3D案例研究以评估算法；然后通过模糊动态不确定性矩阵，结合重新规划策略，根据已发生的事件定义最优拆卸顺序进行规划；本发明将成本和可靠性优先级与实时决策相结合，通过学习机制，预测产品状况的实时不确定性和重新规划策略，实习环境效益最大化。

主权项：1.一种具有不确定干扰的机器人拆卸顺序的规划方法，首先确定2D空间中物理组件的数学表示，剖析了算法的动态重新规划过程，解决迭代估计和序列排序方案，3D案例研究以评估算法；然后通过模糊动态不确定性矩阵，结合重新规划策略，根据已发生的事件定义最优拆卸顺序进行规划；其特征在于：具体方法步骤如下：步骤1：使用初始条件生成压缩可行性、置信度和关系矩阵；步骤2：使用蒙特卡罗正向传播整理可行性和置信矩阵，置信度的正态分布平均值和两倍标准偏差进行求和和和压缩；步骤3：如果未选择移除新组件，则添加递归止动器，选择总和得分最低的组件进行删除；步骤4：确定部件和拆卸方向，确认组件是否被移除，如果移除则进行步骤6，如果未移除则进行步骤5；步骤5：故障响应：一旦发生故障，所有接触部件都会收到基于未压缩置信矩阵和固定值惩罚成本的可变可行性惩罚；然后，组件的置信值增加系数增加不确定性，最后，如果惩罚值小于差值，为防止组件重新建议，则生成并存储递归停止矩阵，以便在下一次迭代中提供临时惩罚；步骤6：通过响应：成功移除给定组件后，相应的置信值降低10%；从源数据中提取可行性和置信度数据，并存储在相应的聚合矩阵中；同样，组件的可行性、置信度及其当时的产品也作为分数保存，以供以后对序列进行评估，然后确认是否实现完全拆卸，如果完全拆卸了则进入到步骤7，如果未完全拆卸则返回到步骤2和步骤5进行循环；步骤7：循环数据：循环完成，算法输出通过失败数据以及实现的DSP，计算完成序列的总分；步骤8：系统数据：系统输出平均聚合可行性和置信度，稳态矩阵显示了过去所有周期的影响；创建序列字典以查找模式DSP，然后，这些分数被用来定位最可行、最确定和最好的总体DSP；步骤9：编辑初始条件：算法运行，直到循环数等于运行大小标准；否则，初始置信度设置为等于平均总置信度；将之前的循环惩罚应用于存储的可行性矩阵；然后减去一个平衡器，以允许迭代估计，从而阻止新的可行性矩阵收敛；然后存储新的可行性矩阵，为下一个循环做好准备。

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