[发明专利]用于机械臂抓取的机器学习方法

说明书

本发明公开了用于机械臂抓取的机器学习方法，包括：机械臂根据控制单元的控制指令进行抓取操作；摄像头获取抓取过程的图像，并将所述图像发送到图像处理单元；图像处理单元根据所述图像对抓取结果进行判断，并将判断结果发送至机器学习单元；机器学习单元将所述控制指令和所述判断结果加入训练数据集，并根据训练结果调整控制参数；并将调整后的控制参数保存后由控制单元读取。本发明提供的用于机械臂抓取的机器学习方法，能够通过机器学习来优化机械臂抓取的参数，提高抓取的成功率，为增加拆垛机等自动化机械的通用性打下基础。

技术领域

本发明涉及机械自动化技术领域，特别涉及用于机械臂抓取的机器学习方法。

背景技术

物流劳动中为了便于货物打包运输，通常会现将货物堆积在一起，随后对货物进行重新分配。拆垛、转垛、码垛属于工厂生产、物流运输必不可少的一个步骤，在传统工艺中，一般是依靠人工进行拆垛、转垛、码垛，这种工序既浪费人力又效率低下。由于劳动力成本的上升和市场竞争等，都要求企业必须提高生产效率，由人工转向自动化。

现在，虽然有一些设备可以实现拆垛、码垛等操作，但都局限在固定的地点和针对特定的货物进行操作，无法移动和通用性不高成为进一步提高物流效率的瓶颈，阻碍通用性这一实现的一个因素是，无法确定抓取机械臂的抓取方位和力量，导致机械臂抓取的成功率低的问题。

发明内容

为解决以上问题，本发明提供用于机械臂抓取的机器学习方法。本发明提供的用于机械臂抓取的机器学习方法，包括：

机械臂根据控制单元的控制指令进行抓取操作；

摄像头获取抓取过程的图像，并将所述图像发送到图像处理单元；

图像处理单元根据所述图像对抓取结果进行判断，并将判断结果发送至机器学习单元；

机器学习单元将所述控制指令和所述判断结果加入训练数据集，并根据训练结果调整控制参数；并将调整后的控制参数保存后由控制单元读取。

优选的，

所述抓取结果，包括抓取成功和抓取失败。

优选的，

所述抓取失败，包括过抓取和欠抓取；

所述过抓取，为机械臂抓取后导致货物包装变形超过第一预设值；

所述欠抓取，为机械臂抓取后脱落或货物包装在被抓取后与机械臂有相对滑动。

优选的，

所述图像处理单元，还用于根据所述图像得到货物的体积，并将所述货物的体积发送至机器学习单元；

机器学习单元将所述货物的体积、所述控制指令和所述判断结果加入训练数据集，并根据训练结果调整控制参数；并将调整后的控制参数保存后由控制单元读取。

优选的，

所述机械臂，包括支撑部和抓取部；

所述支撑部用于移动抓取部到指定的位置，

所述抓取部用于抓取货物；

所述抓取部上设有力传感器，用于检测抓取力；

所述支撑部上设有运动传感器，用于检测支撑部的运动信息，所述运动传感器包括加速度传感器、应变片中的一种或多种；

通用处理单元，用于根据所述运动信息得到货物的质量；

所述机器学习单元获取所述抓取力和所述货物的质量，并将所述抓取力、所述货物的质量、所述控制指令和所述判断结果加入训练数据集，并根据训练结果调整控制参数；并将调整后的控制参数保存后由控制单元读取。

优选的，