一种基于卷积神经网络的软体机械臂运动学建模方法

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一种基于卷积神经网络的软体机械臂运动学建模方法
申请号:CN202411562998
申请日期:2024-11-05
公开号:CN119578216A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及神经网络光纤测量技术领域,公开了一种基于卷积神经网络的软体机械臂运动学建模方法,包括以下步骤:步骤1、光纤曲率重构,通过光纤布拉格光栅传感器检测软体机械臂的曲率和曲率偏转角,光纤布拉格光栅传感器在软体机械臂弯曲时,中心波长发生漂移,基于漂移量计算光纤的曲率和角度信息;步骤2、获取软体臂的三维位置坐标;步骤3、卷积神经网络的训练;步骤4、软体机械臂运动学的预测。通过采用卷积神经网络的方式,仅基于从光纤布拉格光栅(FBG)传感器获取的曲率信息和视觉传感器获取的位置信息,便能够完成软体臂的逆运动学建模,具有很强的泛化能力,适用于不同形状、尺寸和材料的软体机械臂。
技术关键词
软体机械臂 运动学建模方法 视觉传感器 三维坐标信息 反光标记 光纤布拉格光栅 卷积神经网络模型 更新网络参数 偏转角 光波长 弯曲 光纤传感器 传播算法 柔性材料 重构