[发明专利]一种基于深度学习的工业机器人位姿精度补偿方法有效
| 申请号： | 202011381879.0 | 申请日： | 2020-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN112497216B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 田威;王伟;廖文和;李波;李鹏程 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐燕 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的工业机器人位姿精度补偿方法，本发明结合工业机器人的误差相似性，提出了一种用于工业机器人位姿误差补偿的深度学习模型，包括构建两个深度信念网络相并联的模型架构，以工业机器人的状态特征及其对应的位姿误差参数为样本数据，采用组合对比的方式对深度学习模型进行训练，并将工业机器人的误差相似性作为到网络模型监督学习的附加特征，训练后的深度学习模型可以更精准的实现工业机器人位姿误差的预测和补偿；本发明结合了深度学习特征表达能力强和统计学可解释强的优点，以机器人误差相似性作为监督学习附加特征，引入了除机器人状态特征本身之外的对比信息，提升了深度学习模型的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 机器人 精度 补偿 方法 | ||
【主权项】：
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