基于卷积神经网络的机械臂抓取控制系统设计

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。