【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制領(lǐng)域，具體涉及智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)及其方法。
技術(shù)介紹
1、智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)是一種利用先進(jìn)技術(shù)來提高工業(yè)機(jī)器人的靈活性和適應(yīng)性，以便在不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境中高效運(yùn)作，該系統(tǒng)能夠根據(jù)外部環(huán)境和內(nèi)部狀態(tài)的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器人的控制策略；通過機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，系統(tǒng)能夠分析和學(xué)習(xí)操作過程中的數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化決策和提高工作效率；實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控機(jī)器人的工作狀態(tài)，并根據(jù)反饋進(jìn)行調(diào)整，以確保精度和可靠性。
2、然而，盡管智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)具有諸多優(yōu)勢(shì)，但也面臨一些挑戰(zhàn)，當(dāng)機(jī)器人與人類工人協(xié)同工作時(shí)，可能存在安全隱患，機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)可能造成意外傷害。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本專利技術(shù)的目的是提供智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)及其方法，在設(shè)計(jì)機(jī)器人時(shí)，考慮人機(jī)協(xié)作的安全性，加入安全防護(hù)措施。
2、本專利技術(shù)解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
3、智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)，包括有：
4、傳感器模塊，用于集成傳感器視覺、力、溫度、加速度數(shù)據(jù)，對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；
5、控制模塊，用于引入基于人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)自適應(yīng)控制算法，并生成容錯(cuò)機(jī)制，工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)在故障情況下自動(dòng)切換到備用方案；
6、執(zhí)行模塊，用于采用伺服電機(jī)和執(zhí)行器，經(jīng)過伺服電機(jī)和執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)抓取、搬運(yùn)、焊接操作方式；
7、用戶界面模塊，用于設(shè)計(jì)可視化監(jiān)
8、智能決策模塊，用于收集和分析操作過程中的數(shù)據(jù)，識(shí)別性能瓶頸，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，生成智能決策和優(yōu)化生產(chǎn)流程，并引入在線學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)通過在線學(xué)習(xí)算法在操作中更新和調(diào)整其控制策略；
9、安全性與穩(wěn)定性模塊，用于采用緩沖區(qū)和緊急停止按鈕安全防護(hù)措施，實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)，通過監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，提前識(shí)別潛在故障。
10、智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，包括有；
11、將智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行初始化，在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口自動(dòng)識(shí)別傳感器、執(zhí)行器、控制器模塊，對(duì)系統(tǒng)各部件的功能和狀態(tài)進(jìn)行設(shè)備自檢；
12、基于采用的視覺、力、溫度、濕度傳感器進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，對(duì)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用傳感器融合技術(shù)，將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合；
13、通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)和環(huán)境條件，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)當(dāng)前的操作狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)制定操作策略；
14、基于當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行和環(huán)境信息數(shù)據(jù)，采用路徑規(guī)劃算法生成執(zhí)行路徑，在任務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整操作策略和執(zhí)行參數(shù)；
15、引入安全監(jiān)控機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，并設(shè)置安全閾值，出現(xiàn)異常時(shí)自動(dòng)報(bào)警并進(jìn)行保護(hù)措施；
16、基于引入的安全監(jiān)控機(jī)制，定期對(duì)智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)算法分析傳感器數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在故障，并在故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù)和修復(fù)。
17、作為優(yōu)選，將智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行初始化，在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口自動(dòng)識(shí)別傳感器、執(zhí)行器、控制器模塊，對(duì)系統(tǒng)各部件的功能和狀態(tài)進(jìn)行設(shè)備自檢的方法為：
18、通過can標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議與傳感器、執(zhí)行器、控制器模塊建立連接，控制器向各模塊發(fā)送識(shí)別請(qǐng)求信號(hào)，查詢其身份和狀態(tài)；
19、控制器根據(jù)接收到的身份信息，與預(yù)定義的模塊清單進(jìn)行比對(duì)，確認(rèn)模塊的功能和類型；
20、在自檢過程中，若發(fā)現(xiàn)任何模塊無法正常工作，系統(tǒng)將記錄錯(cuò)誤信息并通過報(bào)警系統(tǒng)通知操作人員。
21、作為優(yōu)選，基于采用的視覺、力、溫度、濕度傳感器進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，對(duì)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用傳感器融合技術(shù)，將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的方法為：
22、通過選擇的視覺、力、溫度、濕度傳感器，將傳感器部署在機(jī)器人或設(shè)備的位置場(chǎng)景實(shí)時(shí)采集各項(xiàng)數(shù)據(jù)；
23、傳感器通過i2c標(biāo)準(zhǔn)化接口定期采集環(huán)境數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)應(yīng)包含時(shí)間戳、傳感器類型、傳感器id、測(cè)量值信息數(shù)據(jù)，并通過wi-fi無線網(wǎng)絡(luò)將實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至云端服務(wù)器；
24、基于采集到的各項(xiàng)環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，采用傳感器融合技術(shù)，將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)整合為統(tǒng)一的環(huán)境狀態(tài)描述，并將融合后的環(huán)境狀態(tài)信息，形成統(tǒng)一的環(huán)境監(jiān)測(cè)報(bào)告。
25、作為優(yōu)選，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)和環(huán)境條件，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)當(dāng)前的操作狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)制定操作策略的方法為：
26、根據(jù)任務(wù)執(zhí)行要求采用回歸分析機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，采用交叉驗(yàn)證技術(shù)評(píng)估模型的性能；
27、應(yīng)用訓(xùn)練好的模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)當(dāng)前操作狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行效果，將分析結(jié)果與設(shè)定的閾值或標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，識(shí)別潛在的問題或改進(jìn)機(jī)會(huì)；
28、根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，自動(dòng)調(diào)整適應(yīng)環(huán)境變化的速度、負(fù)載工作參數(shù)。
29、作為優(yōu)選，基于當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行和環(huán)境信息數(shù)據(jù)，采用路徑規(guī)劃算法生成執(zhí)行路徑，在任務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整操作策略和執(zhí)行參數(shù)的方法為：
30、根據(jù)任務(wù)的目標(biāo)和要求，包括起點(diǎn)、終點(diǎn)、障礙物位置、優(yōu)先級(jí)和執(zhí)行時(shí)間信息，采用dijkstra路徑規(guī)劃算法，生成最優(yōu)路徑；
31、根據(jù)任務(wù)和環(huán)境信息，生成執(zhí)行路徑，包括每個(gè)階段的路徑點(diǎn)和行進(jìn)方向，設(shè)定路徑執(zhí)行的基本參數(shù)，參數(shù)包括速度、加速度和轉(zhuǎn)向角度；
32、在任務(wù)執(zhí)行過程中，實(shí)時(shí)收集反饋數(shù)據(jù)，包括位置、速度、環(huán)境變化信息，通過傳感器監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物的出現(xiàn)影響執(zhí)行因素；
33、基于實(shí)時(shí)反饋信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整操作策略和執(zhí)行參數(shù)包括：
34、路徑調(diào)整，若實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)表明當(dāng)前路徑不可行或效率低下，系統(tǒng)重新計(jì)算路徑或修改當(dāng)前路徑點(diǎn)；速度和加速度調(diào)整，根據(jù)環(huán)境復(fù)雜程度和障礙物距離調(diào)整機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的速度和加速度；任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)整，若環(huán)境條件發(fā)生變化，當(dāng)新障礙物出現(xiàn)，調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級(jí)或執(zhí)行順序。
35、作為優(yōu)選，引入安全監(jiān)控機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，并設(shè)置安全閾值，出現(xiàn)異常時(shí)自動(dòng)報(bào)警并進(jìn)行保護(hù)措施的方法為：
36、部署溫度、壓力、濕度、振動(dòng)、流量傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)，并將各傳感器采集的數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至中央監(jiān)控系統(tǒng)；
37、根據(jù)設(shè)備和環(huán)境的特性，設(shè)定溫度上限、壓力極限安全閾值，閾值根據(jù)設(shè)備的工作規(guī)范和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定，并定期評(píng)估并調(diào)整安全閾值；
38、采用可視化工具，通過監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示各傳感器的狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括當(dāng)前值和閾值對(duì)比情況；
39、在監(jiān)控系統(tǒng)中設(shè)置報(bào)警機(jī)制，包括聲光報(bào)警、短信通知、電子郵件或本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)，其特征在于，包括有：
2.智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，包括有；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，將智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行初始化，在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口自動(dòng)識(shí)別傳感器、執(zhí)行器、控制器模塊，對(duì)系統(tǒng)各部件的功能和狀態(tài)進(jìn)行設(shè)備自檢的方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，基于采用的視覺、力、溫度、濕度傳感器進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，對(duì)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用傳感器融合技術(shù)，將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)和環(huán)境條件，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)當(dāng)前的操作狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)制定操作策略的方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，基于當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行和環(huán)境信息數(shù)據(jù)，采用路徑規(guī)劃算法生成執(zhí)行路徑，在任務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和環(huán)境變
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，引入安全監(jiān)控機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)，并設(shè)置安全閾值，出現(xiàn)異常時(shí)自動(dòng)報(bào)警并進(jìn)行保護(hù)措施的方法為：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，基于引入的安全監(jiān)控機(jī)制，定期對(duì)智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)算法分析傳感器數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在故障，并在故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù)和修復(fù)的方法為：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存健器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求2-7中任一所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法；
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求2-7中任一所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)，其特征在于，包括有：
2.智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，包括有；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，將智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)進(jìn)行初始化，在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口自動(dòng)識(shí)別傳感器、執(zhí)行器、控制器模塊，對(duì)系統(tǒng)各部件的功能和狀態(tài)進(jìn)行設(shè)備自檢的方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，基于采用的視覺、力、溫度、濕度傳感器進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，對(duì)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行云端存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用傳感器融合技術(shù)，將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)狀態(tài)和環(huán)境條件，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法對(duì)當(dāng)前的操作狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)制定操作策略的方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能自適應(yīng)工業(yè)機(jī)器人控制方法，其特征在于，基于...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李陳武，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：廣東職業(yè)技術(shù)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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