面向机械手臂的基于云端知识融合的感认知增强模型及系统

面向机械手臂的基于云端知识融合的感认知增强模型及系统面向机械手臂的基于云端知识融合的感知增强模型及系统摘要：机械手臂在工业生产中扮演着重要的角色，但是由于其感知能力的限制，使得机械手臂应用受到一定的限

面向机械手臂的基于云端知识融合的感认知增强模型 及系统 面向机械手臂的基于云端知识融合的感知增强模型及系统 摘要：机械手臂在工业生产中扮演着重要的角色，但是由于其感知 能力的限制，使得机械手臂应用受到一定的限制。针对这一问题，本文 提出了一种基于云端知识融合的感知增强模型及系统。该系统通过将机 械手臂的感知数据上传至云端，利用云端强大的计算能力和丰富的知识 库进行数据处理和知识融合，然后将处理好的数据传回机械手臂，实现 对机械手臂感知能力的增强。实验结果表明，该系统能够有效提高机械 手臂在复杂环境下的感知性能和任务执行能力。 关键词：机械手臂；感知增强模型；云端知识融合；复杂环境；任 务执行能力 1.引言 随着工业自动化的发展，机械手臂在工业生产中起到了重要的作 用。然而，传统的机械手臂在感知能力上存在着一定的限制，使得机械 手臂在复杂环境下的任务执行能力受到限制。为了解决这一问题，人们 提出了许多方法，如基于视觉的感知系统、基于声学的感知系统等。但 是这些方法往往面临计算能力不足、知识不全面等问题。为了解决这些 问题，本文提出了一种基于云端知识融合的感知增强模型及系统。 2.相关工作 2.1机械手臂感知技术 机械手臂的感知技术是机械手臂能够执行任务的重要基础。传统的 机械手臂感知技术主要包括视觉感知、声学感知和力觉感知等。然而， 这些传统的感知技术常常受到环境条件、数据处理能力等方面的限制， 难以在复杂环境下实现良好的感知效果。