基于深度神经网络的柔性臂智能感知与控制方法和系统

本发明提供一种基于深度神经网络的柔性臂智能感知与控制方法和系统，通过采集训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练网络；使用训练网络对采集的目标图片进行柔性臂姿态学习，根据得到的柔性臂控制结果对柔性臂进行操控。本发明针对复杂的环境信息，设计了目标定位深度神经网络。针对柔性臂复杂的运动学模型，设计了运动学模型解算神经网络。分别采集数据对网络进行训练学习，得到有效的计算模型用于柔性臂的操控任务,能够提高空间机动平台对非合作目标跟踪识别的精度以及控制能力，实现监控区域的实时感知能力，在空间在轨服务、无人监控系统领域中均可有广泛的应用。
上海交通大学
敬忠良 | 乔凌峰 | 潘汉 | 陈务军 | 杨天洋 | 贾鹤 | 刘物己