一种反馈式自学习工业机器人及工作方法技术

本发明专利技术公开了一种反馈式自学习工业机器人及工作方法，包括机器人主体、机器人关节、机器人末端执行器、压力传感器、基座、视觉传感器、支架和机器人底座，所述机器人主体的末端设置有机器人末端执行器，机器人末端执行器上安装有压力传感器，所述支架的顶部固定安装有视觉传感器，经过构建神经网络、采集图像及处理、控制机器人执行相关动作。本发明专利技术的反馈式自学习工业机器人及工作方法，通过压力传感器数据判断末端执行成功与否为自学习神经网络提供了学习结果依据，为工业机器人的自学习提供了学习途径，根据图像处理结果，整个过程中，不需要标定摄像头以及机器人的手眼关系，可以自适应未知物体的相关任务，应用范围大大增加。

A feedback self learning industrial robot and its working method

The invention discloses a feedback self-learning industrial robot and its working method, including robot body, robot, robot end effector, a pressure sensor, a base, a vision sensor, robot and support base, the end of the robot body is arranged on the end effector of a robot, the robot end effector is installed on the pressure sensor. At the top of the bracket is fixedly provided with a vision sensor, through constructing neural network, image acquisition and processing, control the robot to perform the relevant action. Feedback the self-learning of industrial robot and its working method, through the pressure sensor data to determine the end effector success and learning results according to whether the self-learning neural network, learning approach for industrial robot self-learning provides, according to the results of image processing, the whole process does not require calibration of the camera and hand eye robot. Related tasks can be adaptive to the unknown object, the scope of application is greatly increased.

【技术实现步骤摘要】
一种反馈式自学习工业机器人及工作方法
本专利技术涉及工业机器人领域，具体为一种反馈式自学习工业机器人及工作方法。
技术介绍
传统工业机器人主要通过预编程的方法来控制机器人的运动，实现重复工作。如果没有事先定义和编程相关任务，机器人将无法作出相应判断和工作。在此基础上，通过标定机器人的视觉传感器（眼）以及机器人的末端执行器（手）之间的关系，即手眼关系，再结合图像处理的方法实现自动工作的自动手眼机器人得到广泛应用和发展。这种机器人适用于已知物体形态的夹取、搬运等工作，无法自动学习和对未知物体进行操作。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种反馈式自学习工业机器人及工作方法，具有可以自动学习和对未知物体进行操作的优点，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种反馈式自学习工业机器人，包括机器人主体、机器人关节、机器人末端执行器、压力传感器、基座、视觉传感器、支架和机器人底座，机器人底座固定连接在基座上，机器人底座通过机器人关节连接机器人主体，机器人主体的末端设置有机器人末端执行器，机器人末端执行器上安装有压力传感器，基座上还固定连接有支架，支架的顶部固定安装有视觉传感器。优选的，机器人末端执行器上安装有末端执行装置。一种反馈式自学习工业机器人的工作方法，工作流程包括：步骤1：构建神经网络，为机器人位姿信息、在图像上物体的中心坐标、压力传感器数据作为神经网络输入节点，执行成功与否作为神经网络输出节点，合适的隐层节点数目；步骤2：由视觉传感器采集图像；步骤3：再对图像进行处理，分割边缘和目标，得到目标相关坐标信息如中心坐标；步骤4：接着控制机器人执行相关动作，若机器人执行动作成功，其压力传感器将会传送相应数据到上位机，否则，执行失败；步骤5：将此时的位姿信息、图像处理结果、执行结果等信息送入到神经网络输入输出，同时，反馈执行结果和坐标信息到机器人；步骤6：机器人根据反馈的执行信息，适当调整位姿；步骤7：重复步骤5和6，直至末端执行成功；步骤8：训练神经网络；步骤9：多次执行步骤2至步骤8，直至神经网络收敛，获得位姿和处理成功时物体位置、压力传感器状态等的相关关系，机器人自学习完成；步骤10：完成自学习后，根据神经网络结果执行相关工作。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术的反馈式自学习工业机器人及工作方法，通过压力传感器数据判断末端执行成功与否为自学习神经网络提供了学习结果依据，为工业机器人的自学习提供了学习途径，采用反馈式方式，根据图像处理结果，自动调整机器人位姿，解决了自动化学习中的位姿控制问题。整个过程中，不需要标定摄像头以及机器人的手眼关系，其中的相关关系由神经网络的隐层所描述。可以自适应未知物体的相关任务，应用范围大大增加。附图说明图1为本专利技术的整体结构示意图；图2为本专利技术的工作流程图。图中：1机器人主体、2机器人关节、3机器人末端执行器、4压力传感器、5基座、6视觉传感器、7支架、8机器人底座。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行亲楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参阅图1-2，本专利技术提供一种技术方案：一种反馈式自学习工业机器人，包括机器人主体1、机器人关节2、机器人末端执行器3、压力传感器4、基座5、视觉传感器6、支架7和机器人底座8，机器人底座8固定连接在基座5上，机器人底座8通过机器人关节2连接机器人主体1，控制机器人的坐姿，机器人主体1的末端设置有机器人末端执行器3，机器人末端执行器3上安装有压力传感器4，压力传感器4用于检测是否抓取已知物体，机器人末端执行器3上安装有末端执行装置如抓手，基座5上还固定连接有支架7，支架7的顶部固定安装有视觉传感器6，视觉传感器6可以观测到机器人末端执行器3的工作范围之内。一种反馈式自学习工业机器人的工作方法，工作流程包括：步骤1：构建神经网络，为机器人位姿信息、在图像上物体的中心坐标、压力传感器4数据作为神经网络输入节点，执行成功与否作为神经网络输出节点，合适的隐层节点数目；步骤2：由视觉传感器6采集图像；步骤3：再对图像进行处理，分割边缘和目标，得到目标相关坐标信息如中心坐标；步骤4：接着控制机器人执行相关动作，若机器人执行动作成功，其压力传感器4将会传送相应数据到上位机，否则，执行失败；步骤5：将此时的位姿信息、图像处理结果、执行结果等信息送入到神经网络输入输出，同时，反馈执行结果和坐标信息到机器人；步骤6：机器人根据反馈的执行信息，适当调整位姿；步骤7：重复步骤5和6，直至末端执行成功；步骤8：训练神经网络；步骤9：多次执行步骤2至步骤8，直至神经网络收敛，获得位姿和处理成功时物体位置、压力传感器4状态等的相关关系，机器人自学习完成；步骤10：完成自学习后，根据神经网络结果执行相关工作。本机器人能够通过自主学习来判断未知物体形状和位置，并按照要求，对该未知物体进行夹取、搬运等操作，而且本工业机器人不需要标定摄像头以及机器人的手眼关系，本工业机器人采用神经网络方法，可以自动学习并执行相关任务，工业机器人采用反馈式位姿控制，不需要人工干预，自动运行。综上：本专利技术的反馈式自学习工业机器人及工作方法，通过压力传感器4数据判断末端执行成功与否为自学习神经网络提供了学习结果依据，为工业机器人的自学习提供了学习途径，采用反馈式方式，根据图像处理结果，自动调整机器人位姿，解决了自动化学习中的位姿控制问题。整个过程中，不需要标定摄像头以及机器人的手眼关系，其中的相关关系由神经网络的隐层所描述。可以自适应未知物体的相关任务，应用范围大大增加。以上，仅为本专利技术较佳的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术揭露的技术范围内，根据本专利技术的技术方案及其专利技术构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种反馈式自学习工业机器人，其特征在于，包括机器人主体（1）、机器人关节（2）、机器人末端执行器（3）、压力传感器（4）、基座（5）、视觉传感器（6）、支架（7）和机器人底座（8），机器人底座（8）固定连接在基座（5）上，机器人底座（8）通过机器人关节（2）连接机器人主体（1），机器人主体（1）的末端设置有机器人末端执行器（3），机器人末端执行器（3）上安装有压力传感器（4），基座（5）上还固定连接有支架（7），支架（7）的顶部固定安装有视觉传感器（6）。

【技术特征摘要】
1.一种反馈式自学习工业机器人，其特征在于，包括机器人主体（1）、机器人关节（2）、机器人末端执行器（3）、压力传感器（4）、基座（5）、视觉传感器（6）、支架（7）和机器人底座（8），机器人底座（8）固定连接在基座（5）上，机器人底座（8）通过机器人关节（2）连接机器人主体（1），机器人主体（1）的末端设置有机器人末端执行器（3），机器人末端执行器（3）上安装有压力传感器（4），基座（5）上还固定连接有支架（7），支架（7）的顶部固定安装有视觉传感器（6）。2.根据权利要求1的一种反馈式自学习工业机器人，其特征在于，机器人末端执行器（3）上安装有末端执行装置。3.一种反馈式自学习工业机器人的工作方法，其特征在于，工作流程包括：步骤1：构建神经网络，为机器人位姿信息、在图像上物体的中心坐标、压力传感器（4）数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李泽晨，穆锐，
申请(专利权)人：赛赫智能设备上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31