基于AI深度学习的机器人碰撞预估计控制器设计

摘要：

机器人运动过程中与外部障碍物之间容易发生碰撞,当碰撞作用力过大时会造成机器零件损坏的问题,为解决这一问题,设计基于AI深度学习的机器人碰撞预估计控制器;建立人机交互电路与串口通信电路,将伺服电机设备、运动控制器、PC感应装置分别接入既定作用区域内,完成预估计控制器的整体应用结构设计;以PyTorch深度学习框架为基础,定义激活函数,再根据预估计参数的实际取值范围,实现对目标机器人对象的精准检测.按照力矩控制条件表达式,确定碰撞行为的表现强度,完成对机器人运动路径的规划,联合相关应用设备,实现基于AI深度学习的机器人碰撞预估计控制器设计;实验结果表明,AI深度学习算法作用下,机器人与障碍物碰撞部位的接触面积不会超过0.25 m2,由碰撞行为导致的外部作用力相对较小,不会造成严重的机器零件损坏问题.

关键词：AI深度学习、机器人碰撞、预估计控制器、人机交互、PC感应装置、PyTorch框架、激活函数

所属期刊栏目：31

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：160-165,173