一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法

本发明涉及定位精度实时补偿，更具体为一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法。

背景技术：

1、近年来，随着机器人技术的发展和深入，机器人开始应用于如飞机装配、柔性磨削、激光切割的等高精度制造领域。然而通常情况下，机器人的重复定位精度较高，可以达到±0.1mm，而绝对定位精度只有±1～2mm，难以满足如飞机装配等领域高精度、高效率等的技术要求。因此，迫切需要研究一种精度补偿方法来提高机器人的绝对定位精度。

2、精度补偿法，即误差补偿法，通过人为生成的误差去抵消机器人的原始误差，最核心部分是机器人的误差标定，其基本原理是在机器人工作空间内测量若干关节构型下的末端定位误差，建立机器人运动学误差模型，辨识机器人运动学参数误差，或者建立机器人笛卡尔空间或关节空间下的误差映射，将得到的误差模型或者误差映射预置到机器人补偿算法中，实现目标点定位误差的估计与补偿，进而提高机器人的绝对定位精度。

3、现有的机器人绝对定位精度实时补偿方法存在误差大，精确度低的问题。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其解决了现有的机器人绝对定位精度实时补偿方法存在误差大，精确度低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：

3、步骤1：数据采集和准备：在机器人的运动过程中，需要记录下机器人的传感数据、姿态信息以及环境特征等数据。这些数据可以通过gps、激光传感器、视觉传感器等设备进行采集，并进行预处理和特征提取；

4、步骤2：神经网络模型设计和训练：根据采集到的数据，设计合适的神经网络模型，包括卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)；使用训练数据对模型进行训练和优化，确保模型能够准确地识别和跟踪环境中的地标或特征；

5、步骤3：实时定位和补偿：在机器人运动过程中，利用已经训练好的神经网络模型对机器人当前位置进行估计和预测。然而，由于环境和机器人本身的不确定性和误差，定位结果可能存在一定的误差；

6、步骤4：实时补偿方法选择：根据具体场景和应用需求，选择合适的实时补偿方法。实时补偿方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波；这些方法可以对定位结果进行修正和优化，从而实现更高的精度和鲁棒性；

7、步骤5：系统集成与测试：将神经网络模型和实时补偿方法进行系统集成，并进行测试和验证，测试可以采用真实场景下的机器人运动数据，评估系统的定位精度和实时性能，进一步优化和改进方法。

8、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中的神经网络模型设计和训练，可以使用深度学习框架tensorflow和pytorch来构建神经网络模型，首先需要确定输入层的大小和输出层的大小，并设计隐藏层结构，激活函数和损失函数进行训练。

9、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中神经网络模型设计和训练需要根据机器人的实际应用场景，采用多种类型的传感器进行数据采集，包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元；将传感器获取到的姿态数据和对应的位置信息存储在数据集中，以备训练模型使用。

10、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中神经网络模型设计和训练，将采集到的数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集来训练神经网络模型，并使用验证集来调整模型参数，以避免过拟合问题；训练过程中需要注意优化算法的选择和超参数的设置，以提高模型的训练效率和准确性。

11、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤4的实时补偿方法选择中，在机器人执行任务时，通过传感器获取其当前的姿态数据，并将其输入到已经训练好的神经网络模型中进行预测；根据模型预测出的位置信息和实际测量得到的位置信息之间的误差，使用控制算法进行实时的精度补偿，以提高机器人的定位精度。

12、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤5中系统集成与测试，其中系统集成是将所有必要的硬件和软件组件集成在一起，包括机器人主控制器、传感器设备、地图数据、神经网络模型，在此过程中，需要确保各个组件之间的接口和通信协议正常，并进行相应的参数配置和优化。

13、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤5中系统集成与测试包括功能测试、性能评估和交互测试，功能测试：通过对机器人进行多项功能测试，检查其传感器的数据获取、定位估算、位置反馈以及实时补偿等是否正常工作，在此过程中，需要使用模拟器或实际场景环境，模拟机器人在不同情况下的行动和定位表现，并记录相应的测试结果和数据；性能评估：通过对机器人进行性能评估，检测其定位精度、鲁棒性、实时性、可靠性是否符合要求，在此过程中，需要使用标准测试数据集，比较机器人的表现和其他同类产品的性能指标，并进行相应的数据处理和分析；交互测试：通过对机器人进行交互测试，检查其与用户的交互界面和操作方式是否便捷、友好、合理，在此过程中，需要使用真实用户或专业测试人员，模拟机器人与用户的交互场景，并收集相应的反馈和建议。

14、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

15、本发明的机器人通过多个传感器(如激光雷达、摄像头、gps等)获取当前位置信息并进行反馈，使用事先构建好的地图和机器人的传感器数据，将机器人的实际位置与地图进行匹配，并利用神经网络模型对机器人的准确位置进行估算，神经网络模型可以是一种深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)，其结构和参数由大量的训练数据决定，如果发现了任何错误或不确定性，该方法将进行定位误差检测，分析和判断错误类型和程度，如是否为系统误差或随机误差等，并制定相应的修正策略，根据定位误差分析结果，使用实时补偿来修正机器人的定位。实时补偿可以采取多种方式，例如增加或减少位置估算权重、调整传感器参数、重新匹配地图等，以提高机器人的定位精度和鲁棒性。

技术特征：

1.一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤2中的神经网络模型设计和训练，可以使用深度学习框架tensorflow和pytorch来构建神经网络模型，首先需要确定输入层的大小和输出层的大小，并设计隐藏层结构，激活函数和损失函数进行训练。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤2中神经网络模型设计和训练需要根据机器人的实际应用场景，采用多种类型的传感器进行数据采集，包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元；将传感器获取到的姿态数据和对应的位置信息存储在数据集中，以备训练模型使用。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤2中神经网络模型设计和训练，将采集到的数据集分为训练集、验证集和测试集，使用训练集来训练神经网络模型，并使用验证集来调整模型参数，以避免过拟合问题；训练过程中需要注意优化算法的选择和超参数的设置，以提高模型的训练效率和准确性。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤4的实时补偿方法选择中，在机器人执行任务时，通过传感器获取其当前的姿态数据，并将其输入到已经训练好的神经网络模型中进行预测；根据模型预测出的位置信息和实际测量得到的位置信息之间的误差，使用控制算法进行实时的精度补偿，以提高机器人的定位精度。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤5中系统集成与测试，其中系统集成是将所有必要的硬件和软件组件集成在一起，包括机器人主控制器、传感器设备、地图数据、神经网络模型，在此过程中，需要确保各个组件之间的接口和通信协议正常，并进行相应的参数配置和优化。

7.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：所述步骤5中系统集成与测试包括功能测试、性能评估和交互测试，功能测试：通过对机器人进行多项功能测试，检查其传感器的数据获取、定位估算、位置反馈以及实时补偿等是否正常工作，在此过程中，需要使用模拟器或实际场景环境，模拟机器人在不同情况下的行动和定位表现，并记录相应的测试结果和数据；性能评估：通过对机器人进行性能评估，检测其定位精度、鲁棒性、实时性、可靠性是否符合要求，在此过程中，需要使用标准测试数据集，比较机器人的表现和其他同类产品的性能指标，并进行相应的数据处理和分析；交互测试：通过对机器人进行交互测试，检查其与用户的交互界面和操作方式是否便捷、友好、合理，在此过程中，需要使用真实用户或专业测试人员，模拟机器人与用户的交互场景，并收集相应的反馈和建议。

技术总结本发明公开了一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：步骤1：数据采集和准备：在机器人的运动过程中，需要记录下机器人的传感数据、姿态信息以及环境特征等数据。这些数据可以通过GPS、激光传感器、视觉传感器等设备进行采集，并进行预处理和特征提取。本发明的机器人通过多个传感器(如激光雷达、摄像头、GPS等)获取当前位置信息并进行反馈，使用事先构建好的地图和机器人的传感器数据，将机器人的实际位置与地图进行匹配，并利用神经网络模型对机器人的准确位置进行估算，通过不断的修正和优化，可以显著提高机器人的定位精度。技术研发人员：袁昊,刘萍,王荣俊受保护的技术使用者：盐城工学院技术研发日：技术公布日：2024/9/29