[发明专利]机械臂控制方法、装置、控制设备及存储介质

说明书

本发明提出一种机械臂控制方法、装置、控制设备及存储介质，其中，方法包括：获取机械臂应用场景全局图像及机械臂各关节轴分别对应的各当前角度值，其中场景全局图像用于表征机械臂与目标点的相对位置；根据所述机械臂应用场景全局图像及各当前角度值，利用预先训练的神经网络模型，确定下一时刻机械臂各关节轴分别对应的各目标角度值；根据所述各目标角度值，控制所述机械臂移动。通过本方法，实现了利用神经网络模型对机械臂动作的预测，提高对机械臂动作预测的准确性提高机械臂动作的灵活性。

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，尤其涉及一种机械臂控制方法、装置、控制设备及存储介质。

背景技术

机械臂作为自动化技术领域中应用最广泛的自动化机械装置，被广泛应用于工业制造、半导体制造、军事、医学治疗等领域。机械臂能够根据接收的指令定位到空间上的某一点进行作业。

目前，机械臂的运动多是给定动作的起始点和目的点，由机械臂自身确定每次移动的位置和距离，最终完成从起始点到目的点的动作。这种控制方式容易造成机械臂的自碰撞和他碰撞，灵活性差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种机械臂控制方法，通过利用预先训练的神经网络模型，根据机械臂各关节轴的当前角度值确定下一时刻的目标角度值，进而利用目标角度值控制机械臂移动，实现对机械臂动作的预测，以使机械臂根据预测的动作进行移动，避免了机械臂运动过程中的自碰撞和他碰撞，提高了机械臂动作的灵活性。

本发明的第二个目的在于提出一种神经网络训练方法。

本发明的第三个目的在于提出一种机械臂控制装置。

本发明的第四个目的在于提出一种神经网络训练装置。

本发明的第五个目的在于提出一种控制设备。

本发明的第六个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第七个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种机械臂控制方法，包括：

获取机械臂应用场景全局图像及机械臂各关节轴分别对应的各当前角度值，其中场景全局图像用于表征机械臂与目标点的相对位置；

根据所述机械臂应用场景全局图像及各当前角度值，利用预先训练的神经网络模型，确定下一时刻机械臂各关节轴分别对应的各目标角度值；

根据所述各目标角度值，控制所述机械臂移动。

作为本发明第一方面实施例的另一种可选的实现方式，所述神经网络模型为卷积神经网络模型。

作为本发明第一方面实施例的另一种可选的实现方式，所述方法还包括：

获取控制指令；

对所述控制指令进行解析，确定控制指令的类型和/或所述控制指令中包括的目标物体所属的类型；

根据所述目标物体所属的类型和/或所述控制指令的类型，选取目标神经网络模型；

所述利用预先训练的神经网络模型，确定下一时刻机械臂各关节轴分别对应的各目标角度值，包括：

利用所述目标神经网络模型，确定下一时刻机械臂各关节轴分别对应的各目标角度值。

作为本发明第一方面实施例的另一种可选的实现方式，所述方法还包括：

对所述控制指令进行解析，确定所述应用场景全局图像中目标点的位置。