【摘 要】
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本文主要通过研究工厂智能分拣作业的生产流程,针对多种约束条件下的Delta型并联机器人分拣多目标物体的问题,提出基于神经网络算法的并联机器人分拣抓取路径优化方法,通过对
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本文主要通过研究工厂智能分拣作业的生产流程,针对多种约束条件下的Delta型并联机器人分拣多目标物体的问题,提出基于神经网络算法的并联机器人分拣抓取路径优化方法,通过对分拣过程分阶段的系统优化,并结合其实际生产情况提出了这一优化算法。通过对各层神经元不断的优化训练,记录更多的样本数据,最后通过仿真试验结果表明,采用该方法与传统方法相比更加快速的完成了分拣任务,有效缩短了分拣时间,提高了工作效率,对于智能分拣的研究具有重要意义.
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