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申请/专利权人：江苏皋睿智能装备科技有限公司
摘要：本申请提供了基于多特征监测的机械助力臂自适应调控方法及设备，涉及机械臂控制技术领域，该方法包括：获取抓夹准备阶段；采集运行参数，连接数据存储单元获取工作记录；构建孪生网络模型，进行模拟；优化运动轨迹和抓取策略，得到备选序列；确定最优组合进行调控优化。本申请解决了机械助力臂的作业过程依赖于固定编程或简单反馈控制，难以适应复杂多变的工作环境和任务需求，导致抓取成功率和稳定性低的技术问题，实现了对机械助力臂在抓夹准备阶段的全面监测，利用孪生网络模型进行路径规划预演仿真模拟，提升抓取精度，并根据实时运行参数动态调整控制策略，快速适应不同的工作条件和环境变化，提高作业成功率和抓取稳定性的效果。
主权项：1.基于多特征监测的机械助力臂自适应调控方法，其特征在于，所述方法包括：获取机械助力臂的抓夹准备阶段，所述抓夹准备阶段包括机械臂归位自检阶段、参数设定阶段、目标物体识别定位阶段；对所述机械助力臂进行特征同步监测，采集所述机械助力臂的实时运行参数，连接所述机械助力臂的数据存储单元并获取搬运工作数据记录，所述搬运工作数据记录包括位置数据、运动轨迹数据、速度数据、加速度数据、力矩数据；对照所述机械助力臂，通过所述搬运工作数据记录，构建机械助力臂的孪生网络模型，所述机械助力臂包括基座构件群、支架构件群、关节构件群、机械臂主体、末端执行构件群，其中，所述关节构件群包括轴承、齿轮和传动机构；在所述抓夹准备阶段内，基于所述孪生网络模型，通过所述实时运行参数进行参数配置，在完成参数配置后进行路径规划预演仿真模拟，获取仿真模拟结果；基于所述仿真模拟结果，对所述机械助力臂的运动轨迹进行优化，并按照抓取时耗从小到大的顺序，得到备选运动轨迹序列；基于所述仿真模拟结果，对所述机械助力臂的抓取策略进行优化，并按照抓取成功率从大到小的顺序，得到备选抓取策略序列；基于所述备选运动轨迹序列、所述备选抓取策略序列，采用机器学习算法，通过所述实时运行参数，确定最优运动轨迹-抓取策略组合并进行调控优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏皋睿智能装备科技有限公司 基于多特征监测的机械助力臂自适应调控方法及设备
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