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文档简介

一种用于工业机器人的智能控制方法及系统学习:定期进行工业机器人控制模型更新和优2S6,人机交互:通过用户界面和自然语言处理技35.根据权利要求1所述的一种用于工业机器6.根据权利要求5所述的一种用于工业机器人的智能控制4是第i个混合成分的均值;i个混合成分的标准差;7.根据权利要求6所述的一种用于工业机器人的p5数据采集与预处理模块:通过多种传感器实时采集工业机器人工作环境中的运行数实时控制与自主学习模块:根据实时采集的运行数人机交互模块:通过用户界面和自然语言处理技术,实现操678i个混合成分的均值;i个混合成分的标准差;[0061]S424,模型训练:使用优化算法(Adam)对混合密度网络(MDN)模型的参数进行训9[0101]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。同t)t=β1mt-1+(1-β1)gt;下降法(SGD)定期使用新的运行数据对工业机器人控制模型进行更新和优化,保持模型的[0181]S42中的自适应摩擦力预测模型采用混合密度网络(MDN)模型,混合密度网络i个混合成分的权重,经过softmax函数归一化,M是高斯成分的数i个混合成分的均值;[0196]S424,模型训练:使用优化算法(Adam)对混合密度网络(MDN)模型的参数进行训m和ii分别为一阶和二阶矩估计的偏差校[0205]S432,基于预测的摩擦力值

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