简介:摘要:工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”,其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展,其面临高速度、高精度、高智能的挑战,其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术,已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器,探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位,构成状态空间,定义机器人避障决策奖赏函数,包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏,将状态空间信息输入神经网络,通过深度强化学习,输出下一时刻奖赏值最大的避障动作,形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中,规划一条无碰撞路径,因此,研究工业机器人避障路径规划方法,选择一条最优路径,提高机器人对工作场景的适应性,具有重要意义,合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。
简介:摘要:本文旨在探讨基于机器视觉的工业机器人分拣技术。首先,概述了机器视觉技术的基本原理和应用领域。随后,分析了机器视觉在工业机器人分拣中的具体应用,接着,对基于机器视觉的工业机器人分拣技术进行了分类。然后,探讨了机器视觉技术在工业机器人分拣中面临的难题和困难,如复杂环境、多样化物体等。最后,提出了加强机器视觉技术应用于工业机器人分拣的有效策略,包括算法优化、数据增强、深度学习等方法,以实现更精准高效的分拣过程。通过本文的研究,有望为推动工业机器人分拣技术的发展提供有益的指导和启示。