基于深度学习的工业机器人自动控制方法研究

针对传统的工业机器人自动控制方法中,由于控制参数数据代价过高导致的控制精度不足的问题,提出基于深度学习的工业机器人自动控制方法研究。利用深度学习中的卷积神经网络处理控制参数数据,获得高质量数据信息,以此为输入,设计运动控制器,通过软硬件结合的方式实现工业机器人的自动控制。实验结果表明:与传统的控制方法相比,在相同的实验条件下,设计的基于深度学习的工业机器人自动控制方法深度误差小,控制精度更高。