一种基于神经网络的运行轨迹校正方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的运行轨迹校正方法。所述方法包括以下步骤：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据，基于综合感知数据进行时空建模深度学习处理及进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理及块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据，对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。本发明专利技术能够有效地优化运动轨迹规划参数，通过不断调整参数值获得更精确、高效的运动轨迹规划结果。高效的运动轨迹规划结果。高效的运动轨迹规划结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的运行轨迹校正方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其是涉及一种基于神经网络的运行轨迹校正方法。

技术介绍

[0002]将人工智能技术应用于基于神经网络的运行轨迹校正方法的背景是为了改进传统的校正方法，提高机械臂运行轨迹的准确性和效率，通过引入人工智能技术，特别是神经网络，可以实现自动化的校正过程，并且具备学习和优化能力。神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，它可以通过对大量数据的学习和训练来自动捕捉和建模机械臂校正过程中的复杂关系和模式。机械臂运行轨迹校正涉及到大量的数据和复杂的关系，传统方法往往无法有效处理和建模这些复杂性，导致校正效果不理想。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；
[0006]步骤S2：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；步骤S2：基于机械臂综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；步骤S3：对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数；步骤S4：对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理，生成校正策略元学习模型数据；步骤S5：根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据；步骤S6：对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据；步骤S12：基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据；步骤S13：对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据；步骤S14：对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据；步骤S22：根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据；步骤S23：利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据；步骤S24：对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S23中的神经网络架构优化公式具体为：其中，W是指机械臂神经网络权重数据，argmin
w
是指目标函数最小化权重参数，N是指训练样本数量，γ是指损失函数，用于衡量神经网络的预测数据f(x
i
；θ)与真实标签y
i
之间的差异，u是指机械臂时空特征数据，y
i
是指第i个输入样本的真实标签，θ是指网络某一节点参数特征，x
i
是指第i个输入样本的特征向量，λ是指正则化项系数，α是指惩罚复杂模型，j是指权重参数数量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据；步骤S32：基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据；步骤S33...

【专利技术属性】
技术研发人员：程爱兰，夏新乐，童鹏，
申请(专利权)人：云浮市赢石网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：