基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质技术

本发明专利技术公开了基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质，涉及智能机械领域，解决当前机械臂的动作识别仅局限于通过视频进行简单识别，从而无法精准判断机械臂的问题，机械臂动作智能识别方法具体如下：模型生成模块将目标机械臂对应的数字孪生模型进行生成；模型分析模块对目标机械臂对应数字孪生模型的准确性进行分析；机械臂分析模块依据目标机械臂末端的位置坐标计算目标机械臂的预测关节扭角，认定目标机械臂为一级机械臂、二级机械臂或三级机械臂；若显示终端接收到目标机械臂的等级，则将目标机械臂的等级告知用户，若显示终端接收到异常信号，则提示用户目标机械臂的数字孪生模型生成有误，本发明专利技术能够对机械臂动作进行准确识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能机械领域，涉及数字孪生技术，具体是基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质。

技术介绍

1、机械臂在现代工业生产中占主要部分，所以越来越多的工厂采用数字孪生技术来进行技术创新，对机械臂进行虚拟仿真，以实现生产过程的自动化和无人化操作。但是，当遇到一些意想不到的情况，比如环境变化、电压异常或机械故障时，机械臂可能会出现异常行为，同时工厂机械臂在运行时难免会因程序逻辑不严密或者电压不足或过高而引发机械臂动作异常，机械臂的精准度下降等问题；

2、但是现阶段对于机械臂的动作识别，仅局限于通过视频进行简单识别，无法做到通过机械臂末端所在位置计算出其前置关节的扭角度数，进而无法精准判断机械臂的精确度；

3、为此，我们提出基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于：为了解决上述问题，而提出的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法、设备及介质，以解决上述
技术介绍
中提出的但是现阶段对于机械臂的动作识别，仅局限于通过视频进行简单识别，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，机械臂动作智能识别方法具体如下：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，操作指令包括目标机械臂的抓取指令、放置指令、旋转指令和移动指令；

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，标准信息具体包括目标机械臂的连杆数目，以及目标机械臂中每个连杆的连杆长度、连杆方向和连杆最大旋转角度。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，在步骤S103中，所述模型分析模块的分析过程具体如下：p>

5.根据权...

【技术特征摘要】

1.基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，机械臂动作智能识别方法具体如下：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，操作指令包括目标机械臂的抓取指令、放置指令、旋转指令和移动指令；

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，标准信息具体包括目标机械臂的连杆数目，以及目标机械臂中每个连杆的连杆长度、连杆方向和连杆最大旋转角度。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机械臂动作智能识别方法，其特征在于，在步骤s103中，所述模型分析模块的分析过程具体如下：

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的机械臂动作智...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨德国，
申请(专利权)人：南京京奇亿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：