一种应用于大批量重复性加工的工业机器人学习方法

摘要

本发明提供了一种应用于大批量重复性加工的工业机器人学习方法，其特征在于：该学习方法是基于学习模型进行学习，其包括如下步骤：S001、传感器采集状态信息；S002、根据采集的信息进行学习；S003、判断加工质量以及加工周期是否达到要求，若达到要求则结束学习，否则重新采集状态信息重新学习。本发明的方法根据传感器数据去学习并改进控制策略，达到在高速下的良好控制，能够简化机器人调试工作，并可实现在大批量、规模化的重复性加工中应用，并解决机器人在传统的学习方式中缺乏精确动力学模型造成的高速工作下的震荡，提高工业机器人的工作效率。