一种基于物理约束神经网络的废钢料堆稳定性预测与安全抓取决策方法

本发明涉及一种基于物理约束神经网络的废钢料堆稳定性预测与安全抓取决策方法，属于智能制造与工业机器人自动化作业技术领域。该方法利用三维传感器构建废钢料堆三维点云模型，通过点云分割与体素化处理获得料堆结构表达。在此基础上，设计物理约束神经网络模型，通过学习大量抓取前后料堆变化样本，使网络不仅能够学习数据特征，还能够满足废钢料堆的物理规律。对于每一个候选抓取位置，网络预测对应的结构变化情况，并输出稳定性风险指标。本发明实现了对抓取后料堆结构变化趋势的预测，使系统具备抓取前风险评估能力；同时通过建立稳定性风险场，可以识别料堆中的危险区域，避免破坏重要承载结构；提高自动化作业安全性。