基于监督学习的机器人碰撞检测案例

在机器人上设置前方5个方向的距离传感器，以及检查机器人碰撞产生的传感器来收集外部数据，再结合内部的转向控制参数就可以进行模型的训练了。然后挑选出数据中较少的类别数据，也从另一类数据中挑选相同数量的数据，达到1：1的平衡（不一定1：1是最优的平衡策略，根据最终训练结果来调整）。在这个案例中，我们的目标是训练一个神经网络模型，使得机器人在持续运行的过程中不碰撞墙壁的条件下，到达几个指定点位，并且尽可能

焊缝跟踪 abb机器人二次开发 上位机由C#＋halcon联合编程 提供源码讲解

大模型狂飙2025：一篇文理清从模型到智能体的架构演进