一种工业机器人的动态抓取轨迹的优化方法及系统

本发明公开了一种工业机器人动态抓取轨迹的优化方法及系统，通过采集多帧视觉图像、输送带速度时序及机械臂运动状态三类模态数据，构建跨模态时序融合网络以预测四维抓取价值场，该价值场同时编码空间位姿与抓取延时，并联合运动学执行代价预测最优抓取位姿与延时，进一步在关节空间生成平滑参考轨迹后，引入风险敏感残差强化学习策略网络在线输出有界修正量，将修正量叠加至参考轨迹生成最终控制指令，在保持现有控制器安全架构的前提下补偿带速波动等动态干扰。本发明有效提升了动态抓取的成功率与平滑性，降低了部署成本和训练难度。