基于深度学习的工业机器人装配路径规划方法  

作　　者：沈琛 

机构地区：[1]武汉铁路职业技术学院,湖北武汉430205

出　　处：《今日制造与升级》2024年第12期85-88,共4页Manufacture & Upgrading Today

摘　　要：随着技术进步,机器人装配路径规划成为提升生产效率和减少操作时间的关键环节。传统的路径规划方法在处理复杂、动态的生产场景时常常遇到局限,而深度学习技术提供了新的解决方案。通过模拟复杂决策过程,深度学习可以优化机器人的运动路径,提高装配精度和效率。文章探讨基于深度学习的工业机器人装配路径规划方法,分析从理论到实际应用的各个环节,包括深度学习在路径规划中的应用、算法的选择与优化、模型训练及其在实际工业环境中的集成和实施,最终通过实际案例验证了方法的有效性并展示了显著的应用成果。

关 键 词：深度学习 工业机器人 装配路径规划 

分 类 号：TP242.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]