基于多模态数据融合的焊接机器人轨迹自适应修正方法

本发明公开了基于多模态数据融合的焊接机器人轨迹自适应修正方法，具体涉及工业机器人技术领域，包括：实时同步采集焊接过程中的视觉三维点云与电弧电流电压瞬态波形数据；构建融合视觉轨迹特征与电弧偏差补偿量的增强型工作轨迹特征向量；分别计算视觉与电弧传感模态的实时置信度；将置信度输入权重分配策略模型，动态解算视觉与电弧权重系数，当某一传感器置信度低时，提升另一传感器权重以主导修正；利用权重系数对两位姿调整量进行加权融合，生成六自由度综合轨迹修正量；最终驱动机器人执行在线自适应轨迹修正。本发明通过置信度驱动的动态融合策略，克服了单一传感器的局限性，提升了焊接机器人轨迹跟踪的精度和自适应能力。