本發(fā)明屬于智能機器人與自動化控制，具體為智能化機械臂練習方法及系統。

背景技術：

1、長期的運作過程會導致機械手臂耗損。例如，機械手臂可能因機構磨損或材質老化等因素而使機械手臂的移動產生偏移。對于一些需要非常精準地機械手臂操作的制程，這些偏移往往會造成制程中出現異常。

2、公開號為cn113920805b的一種機器人多模塊組合仿真實訓教學裝置，該專利通過設置固定板和底座，并結合不同重量和材質的練習球，用于訓練機械臂對不同材質加工件的精準抓取能力。同時，通過側向拉手的設計，實現了縱向機械臂與操作人員的同步運轉，使機械臂能夠模仿操作人員的運動軌跡。然而，該技術方案中，機械臂的訓練模式主要依賴于操作人員的物理引導，智能化自主學習和適應能力有所欠缺。此外，其訓練過程中的反饋機制較為單一，實時監(jiān)測和優(yōu)化機械臂動作精度與效率的能力有待提升，可能影響訓練效果的進一步提高。

3、公開號為cn113181621b的一種利用vr和力反饋機械臂的輔助訓練設備，該專利通過結合vr設備和服務終端，實現了機械臂動作與虛擬訓練工具的聯動，并通過力反饋技術加強了運動人員的注意力練習。然而，該技術方案中，機械臂的訓練內容主要集中于特定場景（如運動員訓練），適用范圍相對有限。此外，其力反饋機制的精確度和響應速度可能受到硬件性能的影響，高精度訓練需求的滿足存在一定挑戰(zhàn)。同時，該系統對訓練數據的深度分析和智能化處理能力不足，個性化訓練方案的支持仍有改進空間。

4、上述問題表明，現有的機械臂練習方法及系統在智能化程度、訓練模式的多樣性、反饋機制的精確性以及個性化訓練支持等方面仍存在一定的不足。因此，本發(fā)明提供智能化機械臂練習方法及系統，旨在通過引入人工智能算法、多模態(tài)交互技術和大數據分析，提升機械臂的自主學習能力、訓練效率和適用范圍，從而滿足復雜場景下對高效、智能機械臂訓練的需求。

技術實現思路

1、本發(fā)明提供智能化機械臂練習系統和智能化機械臂練習方法，通過結合多模態(tài)交互技術和自適應學習算法，在機械臂運行過程中實時監(jiān)測其動作精度，并根據監(jiān)測結果動態(tài)調整機械臂的訓練參數，從而提升機械臂自主學習能力和訓練效率。

2、本發(fā)明的智能化機械臂練習系統包括機械臂主體、數據采集模塊、運算處理模塊以及反饋控制模塊。機械臂主體在預設空間內執(zhí)行第一軌跡運動，該第一軌跡運動對應于一個三維坐標系中的平面路徑。數據采集模塊設置于機械臂主體的運行范圍內，用于檢測機械臂主體是否位于預定的感應區(qū)間內。運算處理模塊與機械臂主體和數據采集模塊連接，運算處理模塊配置為：在機械臂主體執(zhí)行第一軌跡運動期間，基于機械臂主體離開感應區(qū)間和重新進入感應區(qū)間的時間節(jié)點計算第一軌跡運動的第一完成時間；將第一完成時間與基準時間進行比對，以評估機械臂主體的動作精度是否符合要求。

3、優(yōu)選的，上述的智能化機械臂練習系統還包括存儲模塊。存儲模塊與運算處理模塊連接，基準時間預先記錄并保存于存儲模塊中。

4、優(yōu)選的，當機械臂主體完成第一軌跡運動后，機械臂主體沿垂直方向移動至另一高度位置，并接著執(zhí)行第二軌跡運動，該第二軌跡運動對應于另一個三維坐標系中的平面路徑。運算處理模塊進一步配置為：在機械臂主體執(zhí)行第二軌跡運動期間，基于機械臂主體離開感應區(qū)間和重新進入感應區(qū)間的時間節(jié)點計算第二軌跡運動的第二完成時間；將第二完成時間與另一基準時間進行比對，以評估機械臂主體的動作精度是否符合要求。

5、優(yōu)選的，上述的運算處理模塊還連接至提示模塊，當運算處理模塊評估出機械臂主體的動作精度不符合要求時，運算處理模塊通過提示模塊輸出對應的提示信息。

6、優(yōu)選的，上述的數據采集模塊采用光束傳感器，光束傳感器設置為向感應區(qū)間發(fā)射檢測用的光束信號。

7、本發(fā)明的智能化機械臂練習方法適用于機械臂主體，包括以下步驟：由機械臂主體執(zhí)行對應于三維坐標系中第一平面的第一軌跡運動；由數據采集模塊檢測機械臂主體是否位于預定的感應區(qū)間內；在機械臂主體執(zhí)行第一軌跡運動期間，基于機械臂主體離開感應區(qū)間和重新進入感應區(qū)間的時間節(jié)點計算第一軌跡運動的第一完成時間；將第一完成時間與基準時間進行比對，以評估機械臂主體的動作精度是否符合要求。

8、優(yōu)選的，上述的智能化機械臂練習方法還包括以下步驟：將基準時間預先記錄并保存于存儲模塊中。

9、優(yōu)選的，上述的智能化機械臂練習方法還包括以下步驟：當機械臂主體完成第一軌跡運動后，由機械臂主體沿垂直方向移動至另一高度位置，并接著執(zhí)行對應于三維坐標系中第二平面的第二軌跡運動；在機械臂主體執(zhí)行第二軌跡運動期間，基于機械臂主體離開感應區(qū)間和重新進入感應區(qū)間的時間節(jié)點計算第二軌跡運動的第二完成時間；將第二完成時間與另一基準時間進行比對，以評估機械臂主體的動作精度是否符合要求。

10、優(yōu)選的，上述的智能化機械臂練習方法還包括以下步驟：當評估出機械臂主體的動作精度不符合要求時，通過提示模塊輸出對應的提示信息。

11、優(yōu)選的，上述的數據采集模塊采用光束傳感器，光束傳感器設置為向感應區(qū)間發(fā)射檢測用的光束信號。

12、基于上述，本發(fā)明的智能化機械臂練習系統通過引入多模態(tài)交互技術與自適應學習算法，能夠實時監(jiān)測機械臂主體的動作精度，并根據監(jiān)測結果動態(tài)調整訓練參數，從而顯著提升機械臂主體的自主學習能力、訓練效率以及適用范圍。

13、具體實現方案

14、數據采集模塊的具體設計

15、數據采集模塊的核心元件為光束傳感器，光束傳感器通過支架固定于機械臂主體的運行范圍內。支架采用可調節(jié)結構，允許用戶根據實際需求調整光束傳感器的安裝角度和位置。光束傳感器內部集成有光源發(fā)射器和接收器，光源發(fā)射器發(fā)出的光束信號覆蓋整個感應區(qū)間，當機械臂主體進入或離開感應區(qū)間時，接收器會捕捉到光束信號的變化，并將信號變化的時間點傳輸至運算處理模塊。

16、運算處理模塊的具體算法

17、運算處理模塊內置一套自適應學習算法，用于分析機械臂主體的動作精度。算法分為以下幾個步驟：

18、數據采集與預處理：接收來自數據采集模塊的時間節(jié)點數據，并去除因環(huán)境干擾導致的異常值。

19、時間差計算：基于時間節(jié)點數據計算機械臂主體離開感應區(qū)間和重新進入感應區(qū)間的時間差，得到第一完成時間或第二完成時間。

20、精度評估：將計算得到的時間差與對應的基準時間進行比對，若偏差超過預設閾值，則判定機械臂主體的動作精度不符合要求。

21、動態(tài)調整：根據評估結果，調整機械臂主體的訓練參數，例如增加訓練強度或改變訓練軌跡。

22、反饋控制模塊的具體功能

23、反饋控制模塊通過提示模塊向用戶提供可視化的反饋信息。提示模塊采用led顯示屏與語音播報裝置相結合的設計，當運算處理模塊評估出機械臂主體的動作精度不符合要求時，提示模塊會顯示具體的誤差信息并通過語音播報提醒用戶采取相應的措施。

24、存儲模塊的具體實現

25、存儲模塊采用非易失性存儲介質，用于保存基準時間及其他關鍵參數。存儲模塊通過高速數據接口與運算處理模塊連接，確保數據讀取與寫入的高效性。此外，存儲模塊還支持用戶通過外部設備導入或導出數據，便于后續(xù)分析與優(yōu)化。

26、系統整體工作流程

27、機械臂主體按照預設軌跡執(zhí)行第一軌跡運動，數據采集模塊實時監(jiān)測機械臂主體是否位于感應區(qū)間內。

28、運算處理模塊根據數據采集模塊提供的時間節(jié)點數據計算第一完成時間，并將其與基準時間進行比對。

29、若第一完成時間與基準時間的偏差超過預設閾值，反饋控制模塊通過提示模塊輸出提示信息。

30、當機械臂主體完成第一軌跡運動后，沿垂直方向移動至另一高度位置，并執(zhí)行第二軌跡運動，重復上述步驟。

31、通過上述具體實現方案，本發(fā)明的智能化機械臂練習系統能夠有效解決現有技術中存在的智能化程度不足、訓練模式單一以及反饋機制不完善等問題，為復雜場景下的高效、智能機械臂訓練提供了全新的解決方案。