本发明专利技术涉及一种基于多传感器融合的工业机器人姿态与路径控制系统及方法，属于机器人控制与智能制造领域。系统包括多传感器融合模块、姿态估计模块、路径规划模块、模型预测控制(MPC)模块和主控单元。通过IMU、激光雷达、视觉传感器和力觉传感器的融合，实现精确的数据对齐与融合。姿态估计模块提供高精度感知。路径规划模块具备自适应调整能力。MPC模块确保精确轨迹跟踪。该系统具有高集成度和良好环境适应性，适用于智能焊接、动态装配等高精度工业任务。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业机器人控制，具体涉及一种基于多传感器融合的姿态与路径协同控制系统及方法，适用于动态复杂工业场景中的高精度运动控制。
技术介绍
1、当前工业机器人在动态环境中存在两大技术瓶颈：
2、姿态估计方面：传统方法依赖单一传感器(如imu)易产生累积误差，或使用视觉/激光雷达受光照、遮挡干扰导致数据不稳定；现有多传感器融合技术(如ekf)对非线性误差处理能力不足，难以协同处理imu、视觉、激光雷达及力觉等多模态数据。
3、路径规划方面：静态规划算法(a*、rrt等)无法适应动态障碍物，现有动态避障方法(如动态窗口法)缺乏障碍物运动预测机制，环境突变时频繁重规划导致路径震荡。
4、专利技术专利内容
5、本专利技术的目的是提供一种基于多传感器融合的工业机器人姿态与路径控制系统及方法，通过结合先进的传感器融合算法、动态路径规划策略和模型预测控制(mpc)，实现工业机器人在复杂动态环境中的高精度姿态估计与稳定路径控制。
6、本系统采用物理模型与数据驱动协同的融合架构：
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【技术保护点】
1.一种基于多传感器融合的工业机器人姿态与路径控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述融合网络采用全连接网络或注意力机制，将EKF输出的姿态估计与深度神经网络提取的视觉/点云特征映射至统一空间。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述路径规划模块的工作流程包括：
4.一种工业机器人姿态与路径控制方法，其特征在于，包括步骤：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)中的启发式代价函数满足：
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的工业机器人姿态与路径控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述融合网络采用全连接网络或注意力机制，将ekf输出的姿态估计与深度神经网络提取的视觉/点云特征映射至统一空间。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘炯彬，牛振雨，张凯，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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