一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统

本发明属于机器人控制技术领域，具体公开了一种基于机器学习的线束装配机器人控制方法与系统，该方法包括，先实时采集机器人线束插接时的关节力矩、末端执行器位置误差及姿态变化等多维传感器数据，以滑动时间窗口截取并构建多通道接触事件张量；再将其输入预训练稀疏自编码器，编码得稀疏向量、重建出重建张量，分解出有效接触事件的稀疏成分与干扰噪声的残差成分；接着通过判断稀疏向量L1范数是否超第一阈值，识别有效接触事件；最后调用预定义微调控制策略执行动作响应。本发明提升微弱接触事件识别精度与动作响应准确性，保障装配质量与安全，适用于线束装配机器人高效控制。