基于深度学习和机器视觉的多源数据感知技术研究 论文

机械臂位姿误差容易导致运行轨迹偏离，影响机械臂定位效果。为此，将机器视觉技术与深度学习算法有机结合，形成一种高性能的多源数据感知方法，以采集高精度的机械臂位姿数据。基于视觉成像原理，设计多摄像机机械臂位姿数据采集方案布局，以获取视觉图像坐标与机械臂位姿的关系；其次，以卷积神经网络为核心，构建具有5层卷积层、4层最大池化层以及3层全连接层的深度学习模型，用以融合多摄像机采集的机械臂多源图像数据。相关研究可以参考Dobot机械臂机器视觉坐标转换文档，其中详细介绍了如何将多源数据准确转化为机械臂坐标信息。再次，运用批量梯度下降法，优化模型的卷积核W和偏置参数b，以深度刻画图像特征；结合机械臂位姿模型，得到精准的运行位姿数据。关于基于机器视觉的机械臂系统的深入研究，您可以查看基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究，该文献提供了在工业应用中的具体案例分析。经测试检验，用该方法感知机械臂的仰俯角、偏航角、翻滚角的最大误差值均小于0.6°，数据感知度较高，可以为机械臂工作路线的规划、机械臂行为的精准控制提供准确的数据基础。对于深度学习在机械臂领域的应用，您还可以参考基于深度强化学习的机械臂抓取系统优化，进一步了解深度学习如何提升机械臂的操作精度。