Resumen

El problema central del control de seguimiento de manipuladores automáticos es cómo asegurar que el objetivo móvil dado siga la trayectoria esperada y se adapte a varios factores inciertos. Sin embargo, los métodos existentes de predicción de trayectoria de objetivos móviles se basan en modelos altamente complejos y precisos, careciendo de la capacidad para generalizar diferentes escenarios de seguimiento de manipuladores automáticos. Por lo tanto, este estudio intenta encontrar una forma de realizar el control de seguimiento de manipuladores automáticos basado en la predicción de trayectorias de objetivos móviles. En particular, se estableció un modelo de predicción de trayectoria de objetivos móviles y se optimizaron sus parámetros. Luego, se propuso un algoritmo de entrenamiento-prueba para el seguimiento automático de objetivos móviles por manipuladores, y se detallaron los flujos de operación para el módulo de entrenamiento, el módulo de detección de objetivos y el módulo de seguimiento de objetivos. El modelo y algorit

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Control automático de seguimiento de manipulador; Predicción de trayectoria de objetivo móvil; Factores inciertos; Modelo de predicción de trayectoria; Algoritmo de entrenamiento de seguimiento; Módulo de detección de objetivo
• Keywords:Automatic manipulator tracking control; Moving target trajectory prediction; Uncertain factors; Trajectory prediction model; Tracking-training-testing algorithm; Target detection module