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基于深度学习的工业机器人控制系统及方法本发明公开了基于深度学习的工业机器人通过传感器实时收集机器人在工作过程中的运2;使用动态参数模型生成的控制参数，在机器人运行时进行动;3;基于任务复杂性和机器人能力的评估结果，构建强化学习决策模收集并标注每个任务的特征及历史分配数据，包括任务复杂性参数和机器人能力参将任务复杂性参数和机器人能力参数进行结合，设计状态向量，将sasc，其中，stase={cxast,Deasx,Treg,probos,Eenergy,vveea}；;;4数，s表示机器人在任务执行过程中的当前状态，a表示机器人在当前状态下选择的动作，通过任务完成率、平均资源消耗和任务分配时间评估模型性能，将训;人在时刻t的速度，vex表示机器人速度的最大允许值，表示机器人在时刻t的能耗，y(t)=1y(t)=0时，状态正常。;6.基于深度学习的工业机器人控制系统，基于权利要求1~5任一所述的基于深度学习运行数据采集模块，用于通过在工业机器人上安装传感器，全面监5强化学习任务分配模块，用于分析当前任务属性并异常监测与预警模块，用于实时收集机器人的运行状态数7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1~5任一所述的基于深度学习的工业处理器执行时实现权利要求1~5任一所述的基于深度学习的工业机器人控制方6多机器人协作任务分配不够合理、资源利用效率低下的问题；此外，在面对运行状态异常78记为sasc，其中，stase={cxast,Diasx,Theg,probor,Eenergy,vpeex}。[0030]其中，Aassign表示机器人选择的任务分配策略，表示机器人总能量，表示实际完成任务的时间，和表示调节权重系数，为任务完成所耗能9机器人在时刻t的速度，vex表示机器人速度的最大允许值，表示机器人在时刻t的能y(t)=1y(t)=0记为sasc，其中，stase={cxast,Diasx,Theg,probor,Eenergy,vpeex}。[0087]其中，Aassign表示机器人选择的任务分配策略，即将任务T;i分配给机器人R，Esea表示任务完成所耗能量，Eotai表示机器人总能量，Teeruai表示实际完成任务的时机器人在时刻t的速度，vex表示机器人速度的最大允许值，表示机器人在时刻t的能y(t)=1y(t)=0面监测机器人的运行状态和工作环境；该模块会定期采集机器人在执行任务时的实时数据[0112]实验在一个标准的工业环境中进行，其中多台工业机器人执[0114]在实际应用中，动态参数模型生成的控制参数被实时应用于试验对象名称机器人12.51.50.55机器人23.01.80.67机器人31.81.480.44机器人42.71.60.76机器人53.11.90.55机器人62.01.790.64机器人72.31.50.46

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