基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统

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基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统
申请号:CN202510753370
申请日期:2025-06-06
公开号:CN120347765B
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于深度学习的工业机器人焊接轨迹实时优化方法及系统,涉及工业机器人技术领域,包括通过采集三维点云数据并进行多尺度处理生成高精度曲面,构建焊缝特征描述子,基于多目标奖励函数优化工艺参数与焊接姿态的映射关系,将映射关系转换为初始运动轨迹,并采用分段自适应优化模型和变结构滤波算法动态优化轨迹,实现焊接过程的自适应调节。本发明提高了复杂曲面焊接精度和质量,增强了机器人焊接的适应性和稳定性。
技术关键词
综合评价指标 三维点云数据 机器人关节空间 碰撞检测算法 轨迹 网格重构方法 变结构滤波 轴向包围盒 焊枪姿态 机器人动力学模型 结构滤波器 机器人控制指令 加速度 运动 工业机器人 焊缝 多尺度 分解算法