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摘要
目的:解决并联机器人在食品分拣中存在的效率低、精度差等问题。方法:在食品分拣系统结构的基础上，提出了一种改进BP神经网络与PID控制相结合的Delta机器人运动目标抓取策略。通过改进的粒子群优化算法优化BP神经网络初始权值，并利用优化的BP神经网络对PID控制参数进行实时调整。通过试验分析该方法的性能验证其优越性。结果:相比于传统控制方法，所提方法能够较为准确、高效地实现动态目标捕获，动态抓取成功率达到98%以上，能够满足食品分拣的需要。结论:通过对动目标抓取策略的优化可以有效地提高Delta机器人的抓取效率和精度。
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单位中煤科工集团重庆研究院有限公司; 四川大学锦城学院; 重庆工程职业技术学院
