基于深度学习的工业机器人运动控制算法优化研究
曹壮壮 （ 上海市大众工业学校 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5316-0508-5Abstract
基于深度学习的工业机器人运动控制算法优化研究对于推动工业智能化发展具有重要的意义。深度学习 技术能够为工业机器人的运动控制提供更精确、灵活和可靠的解决方案，加速了工业生产的智能化升级。未来的研究 可以进一步探索深度学习在其他工业领域的应用，拓展其在工业机器人运动控制领域的应用潜力。
Keywords
深度学习；工业机器人；研究现状Full Text
PDFReferences
[1]杨峰,蒋建辉,陈文博.基于深度学习的机器人视觉导
航算法综述[J].控制与决策,2018,33(10):1925-1932.
[2]伍明,宋林生,王文朝,等.基于卷积神经网络的移动
机器人视觉导航及路径规划[J].控制工程,2019,26(3):401-
406.
[3]田松峰,王傲男,栗国鸿,魏言,王子光,薛正昂.一种五
轴冗余工业机械臂运动分析及仿真[J].机床与液压,2019,
47(21):41-45+50.
[4]云洋,宋华,徐炳吉.六自由度工业机械臂运动学仿真
研究[J].机械科学与技术,2018,37(08):1167-1176.
航算法综述[J].控制与决策,2018,33(10):1925-1932.
[2]伍明,宋林生,王文朝,等.基于卷积神经网络的移动
机器人视觉导航及路径规划[J].控制工程,2019,26(3):401-
406.
[3]田松峰,王傲男,栗国鸿,魏言,王子光,薛正昂.一种五
轴冗余工业机械臂运动分析及仿真[J].机床与液压,2019,
47(21):41-45+50.
[4]云洋,宋华,徐炳吉.六自由度工业机械臂运动学仿真
研究[J].机械科学与技术,2018,37(08):1167-1176.
Copyright © 2024 曹壮壮
Publishing time:2024-04-30
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Email
Location