基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统设计

• 作者: 朱威汉 江苏大学京江学院
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 卷积神经网络 机械臂控制 机械臂抓取操作
• 年，卷（期）: 2024,（11）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 181-186
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2023.11.027

摘要

为保证机械臂的抓取精度以及物体抓取的稳定性，设计基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统；在系统硬件部分，加设图像、位置和压力传感器，改装机械臂抓取控制器和运动驱动器，利用图像传感器设备，获取满足质量要求的机械臂抓取目标图像，为机械臂抓取控制功能提供硬件支持；软件部分利用卷积神经网络算法提取图像特征，确定机械臂抓取目标位置；结合机械臂当前位置的检测结果，规划机械臂抓取路线，预估机械臂抓取角度与抓取力；最终通过机械臂抓取参数控制量的计算，在控制器的支持下实现系统的机械臂抓取控制功能；实验结果表明，所设计系统应用下位置控制误差和速度控制误差的平均值分别为0.192 m和0.138 m/s,同时物体抓取掉落概率明显降低。