一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法

本发明属于智能制造与工业机器人技术领域，具体涉及一种基于深度学习的电池装配机器人抓取方法，其方法包括：基于三维点云数据构建物理支撑图谱，计算各电池的亚稳态支撑指数以评估崩塌风险；结合机器人运动学和电池物理属性，计算动态剪切安全指数，防止抓取物在高速运动中滑脱；通过模拟抓取动作评估全局揭露增益，优化抓取序列，避免造成后续抓取困难；通过多目标优选策略，在确保物理稳定性和动态安全性的前提下，选择能最大化后续操作便利性的最优抓取目标。本发明提高了电池抓取过程的安全性、效率以及智能化水平。