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申请/专利权人：南京京奇亿科技有限公司

摘要：本发明公开了基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质，涉及智能机械领域，解决当前机械臂的动作识别仅局限于通过视频进行简单识别，从而无法精准判断机械臂的问题，机械臂动作智能识别方法具体如下：模型生成模块将目标机械臂对应的数字孪生模型进行生成；模型分析模块对目标机械臂对应数字孪生模型的准确性进行分析；机械臂分析模块依据目标机械臂末端的位置坐标计算目标机械臂的预测关节扭角，认定目标机械臂为一级机械臂、二级机械臂或三级机械臂；若显示终端接收到目标机械臂的等级，则将目标机械臂的等级告知用户，若显示终端接收到异常信号，则提示用户目标机械臂的数字孪生模型生成有误，本发明能够对机械臂动作进行准确识别。

主权项：1.基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，机械臂动作智能识别方法具体如下：步骤S101，数据采集模块采集目标机械臂在执行多种操作指令时的实时位姿数据，并将目标机械臂的实时位姿信息发送至机械臂分析模块；步骤S102，模型生成模块通过获取数据采集模块所采集到的目标机械臂的实时位姿数据以及数据库内目标机械臂的标准信息将目标机械臂对应的数字孪生模型进行生成；步骤S103，模型分析模块对目标机械臂对应数字孪生模型的准确性进行分析，若生成正常信号则将目标机械臂的数字孪生模型发送至机械臂分析模块，若生成异常信号发送至显示终端；步骤S104，机械臂分析模块依据目标机械臂末端的位置坐标计算目标机械臂的预测关节扭角，认定目标机械臂为一级机械臂、二级机械臂或三级机械臂，并将目标机械臂的等级发送至显示终端；在步骤S104中，所述机械臂分析模块的分析过程具体如下：获取目标机械臂的实时关节扭角（β1，β2，β3）；获取目标机械臂中每个连杆的长度，并记为Ln，n=1，2，3，……，z，z为正整数；获取目标机械臂末端的位置坐标（x，y）和水平偏移角，求解机械臂中每个关节的预测关节扭角（θ1，θ2，θ3）；即等效于已知；求解得到：；通过将空间几何拆解为平面几何：x2+y2=L12+L22-2×L1×L2×cos（180°-θ2）；cos（180°-θ2）=（x2+y2-L12-L22）（2×L1×L2）；解得θ2=arccos[-（x2+y2-L12-L22）（2×L1×L2）]；或θ2=-arccos[-（x2+y2）（2×L1×L2）]；由余弦定理可知，；由于水平偏移角为三角形的内角，可知0°＜＜180°；当θ2＞0°时，θ1=atan2（y，x）-；当θ2＜0°时，θ1=atan2（y，x）+；θ3=-θ1-θ2；比对预测关节扭角与实时关节扭角，并为目标机械臂进行等级划分，若预测关节扭角中的每一组与实时关节扭角完全相等，则认定目标机械臂为一级机械臂；若任意一组预测关节扭角与实时关节扭角不同，则认定目标机械臂的动作发生偏差，而后通过公式JDP=|θ1-β1|+|θ2-β2|+|θ3-β3｜计算目标机械臂的角度偏差值JDP，选取值最小的角度偏差值作为目标机械臂的角度偏差值；若目标机械臂的角度偏差值小于等于角度偏差阈值，则认定目标机械臂为二级机械臂；若目标机械臂的角度偏差值大于角度偏差阈值，则认定目标机械臂为三级机械臂；步骤S105，若显示终端接收到目标机械臂的等级，则将目标机械臂的等级告知用户，若显示终端接收到异常信号，则提示用户目标机械臂的数字孪生模型生成有误。

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