【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人技术、机器视觉、深度学习、计算机图形学以及数字孪生领域，特别是基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法。
技术介绍
1、随着智能制造和工业自动化的发展，机械臂在各种应用场景中的重要性不断提升。机械臂的精准操作能力直接影响到生产效率与产品质量，而机械臂的运动轨迹与姿态识别是其精准控制的基础。传统的机械臂控制方法大多依赖于预定的路径规划和固定的动作指令，缺乏对动态环境的适应性和精度提升的空间。
2、为了解决上述问题，许多研究开始关注基于计算机视觉的机械臂动作识别与控制技术。通过高精度的视觉识别技术，能够实时捕捉机械臂的动作变化，进而精准控制机械臂的各项操作。然而，传统的机械臂视觉识别方法普遍存在准确性不足、实时性差和计算复杂度高等问题，难以应对复杂的工业环境与多变的任务需求。
3、现有的机械臂控制方法通常依赖于人工编程和预设模型，缺乏灵活性和智能化。随着深度学习和人工智能技术的快速发展，基于深度学习的视觉识别技术逐渐被引入到机械臂的运动控制中，取得了一定的进展。特别是基于yolo(yo...
【技术保护点】
1.基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，所述S4包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，所述机械臂关节角度计算包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，所述S5包括：
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控制方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉和数字孪生技术的机械臂动作识别与控...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玲，刘孝保，范瀚博，王琅，张浩杰，王思涵，陈康，奎懿煊，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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