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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了动态场景下基于间隙推理神经网络的机械臂碰撞估计方法，首先将机械臂的任务空间离散化为若干个子空间单元，采集不同关节角配置下机械臂与子空间单元的最短距离数据集；搭建间隙推理神经网络模型，用采集到的数据集和预设的损失函数进行训练，学习机械臂关节角配置与间隙距离的映射关系；获取障碍物环境信息建立环境信息矩阵，使用训练好的间隙推理神经网络模型对多组关节角进行间隙距离预测得到间隙距值矩阵，基于安全距离阈值对间隙距值矩阵进行预处理得到子空间碰撞推理矩阵，根据子空间碰撞推理矩阵和环境信息矩阵完成碰撞检测估计。可批量处理碰撞检测，加速关节空间采样点碰撞检测过程，从而实现动态环境下机械臂实时路径规划。
主权项：1.动态场景下基于间隙推理神经网络的机械臂碰撞估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：将机械臂的任务空间离散化为若干个子空间单元，采集不同关节角配置下机械臂与子空间单元的最短距离数据集；S200：搭建间隙推理神经网络模型，用采集到的数据集和预设的损失函数进行训练，学习机械臂关节角配置与间隙距离的映射关系，得到训练好的间隙推理神经网络模型；S300：获取障碍物环境信息建立环境信息矩阵，使用训练好的间隙推理神经网络模型对多组关节角进行间隙距离预测得到间隙距值矩阵，基于安全距离阈值对间隙距值矩阵进行预处理得到子空间碰撞推理矩阵，根据子空间碰撞推理矩阵和环境信息矩阵完成碰撞检测估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 动态场景下基于间隙推理神经网络的机械臂碰撞估计方法
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