CN116861175A - 一种基于神经网络的运行轨迹校正方法 - Google Patents

一种基于神经网络的运行轨迹校正方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的运行轨迹校正方法。所述方法包括以下步骤：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据，基于综合感知数据进行时空建模深度学习处理及进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理及块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据，对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。本发明能够有效地优化运动轨迹规划参数，通过不断调整参数值获得更精确、高效的运动轨迹规划结果。

Description

一种基于神经网络的运行轨迹校正方法
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的运行轨迹校正方法。
背景技术
将人工智能技术应用于基于神经网络的运行轨迹校正方法的背景是为了改进传统的校正方法，提高机械臂运行轨迹的准确性和效率，通过引入人工智能技术，特别是神经网络，可以实现自动化的校正过程，并且具备学习和优化能力。神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，它可以通过对大量数据的学习和训练来自动捕捉和建模机械臂校正过程中的复杂关系和模式。机械臂运行轨迹校正涉及到大量的数据和复杂的关系，传统方法往往无法有效处理和建模这些复杂性，导致校正效果不理想。
发明内容
本发明提供一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；
步骤S2：基于机械臂综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；
步骤S3：对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数；
步骤S4：对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理，生成校正策略元学习模型数据；
步骤S5：根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据；
步骤S6：对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。
本发明提供了一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据，通过采集深度图像数据和其他传感器数据，机械臂能够真实感知周围环境的物体、障碍物和关键特征。这使得机械臂能够准确地感知工作空间，提高对环境的理解能力，将机械臂深度图像数据与其他传感器数据进行融合，能够综合多种感知信息，包括位置、姿态、运动状态等。这种数据融合可以提供更全面、准确和可靠的机械臂状态和环境信息，增强机械臂的感知能力。基于机械臂综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据，通过对机械臂优化特征数据进行时空建模处理，可以捕捉到机械臂运动轨迹的时序演化和空间关联。这种建模能力有助于更好地理解机械臂的运动特性和轨迹规律，为后续的校正和优化提供准确的时空模型。对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，通过基于机械臂时空模型的适应度评估，结合进化算法的迭代优化处理，可以有效地优化运动轨迹规划参数。通过不断调整参数值，优化算法能够逐步适应特定的运动规划需求和环境要求。这样可以获得更精确、高效的运动轨迹规划结果。对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据，基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数。该学习方法结合了神经网络和符号推理的方法，能够更好地融合不同类型的数据，并通过迭代训练和校正的方式优化模型参数，提高模型的学习能力和泛化性能。根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据，通过对校正策略元学习模型数据的处理和挖掘，可以发现数据之间的潜在关系、规律或特征。这种数据优化和挖掘可以帮助提取有用的信息，进一步优化校正策略的准确性和性能，基于策略元学习模型数据集进行智能合约编写，可以设计和实现定制化的校正策略。这样的定制化校正策略能够根据机械臂的特征和需求，针对性地进行校正，从而提高校正的效率和精度。对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据，通过将机械臂校正验证链数据进行特征提取和向量化处理，形成高维数据流图谱。该图谱能够更全面地表达机械臂运行轨迹的重要信息，并捕捉数据之间的关联关系。通过图论算法分析图谱中节点的相似性和关联程度，进一步优化数据流图谱的结构。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据；
步骤S12：基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据；
步骤S13：对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据；
步骤S14：对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据。
本发明通过在机械臂上安装高性能的三维感知设备，例如深度相机。确保设备的位置和朝向能够涵盖机械臂操作范围，以获取全面而准确的感知数据。提高机械臂对环境的感知和理解能力，使其能够准确识别和定位物体，理解物体的姿态和运动情况。基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据，实现传感器融合，将不同传感器的数据进行整合，提供更全面、准确的感知信息，融合感知数据提供了对机械臂运动和操作的更全面、多维度的分析和判断依据，提高了运动轨迹规划和决策的精确性和可靠性。对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据，通过融合多种感知传感器的数据，如视觉传感器、惯性传感器等，结合运动和姿态信息，可以获取更丰富的机械臂空间感知信息。这有助于机械臂在复杂环境中感知和理解周围的物体、障碍物等，提高机械臂的空间感知能力。对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据，通过分析和评估机械臂在校正过程中的综合感知结果，可以检测和修正可能的误差或不一致性。融合多源数据的综合感知处理能够提供更准确的机械臂状态信息，帮助发现和纠正潜在的误差源，进一步提高机械臂的精确性和可靠性。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据；
步骤S22：根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据；
步骤S23：利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据；
步骤S24：对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据。
本发明通过对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据，通过提取机械臂的位置、速度、加速度等特征，能够揭示机械臂在不同运动状态下的特征模式和规律。这有助于识别和区分机械臂的不同运动模式，如线性运动、旋转运动等，从而为后续的运动规划和控制提供准确的输入，提高机械臂的运动特征识别能力。根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据，优化机械臂校正模型的性能和效率：通过选择具有显著影响的时空特征，可以精确地描述机械臂的运动特征和行为模式。这有助于优化机械臂的校正模型，使其能够更好地适应实际运行环境，并提高校正的效果和性能。通过准确的时空特征数据，可以提高模型的预测能力和泛化能力，从而实现更高效的机械臂轨迹校正。对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据，通过不断进行模型评估和参数优化的循环，可以提高机械臂神经网络模型的泛化能力。优化后的模型能够更好地适应新的数据和未知的情况，具备更强的泛化能力。这使得机械臂能够更灵活地应对不同的工作场景和变化的环境条件，提高其在实际应用中的适应性和可靠性。
在本说明书的一个实施例中，步骤S23中的神经网络架构优化公式具体为：
其中，W是指机械臂神经网络权重数据，argminw是指目标函数最小化权重参数，N是指训练样本数量，γ是指损失函数，用于衡量神经网络的预测数据f(xi；θ)与真实标签yi之间的差异，u是指机械臂时空特征数据，yi是指第i个输入样本的真实标签，θ是指网络某一节点参数特征，xi是指第i个输入样本的特征向量，λ是指正则化项系数，α是指惩罚复杂模型，j是指权重参数数量。
本发明利用了一种神经网络架构优化公式，考虑经验损失部分，通过实现连续的求和，表示对训练数据集的所有样本进行迭代，对于每个样本i有一个特征向量xi和对应的真实标签yi，神经网络使用参数θ来生成预测值f(xi；θ)，f是模型的映射函数。为了衡量预测值与真实标签之间的差异，引入了一个损失函数γ，且该损失函数被放大了一个因子u，表示机械臂的时空特征数据。通过对所有样本的损失进行累加并取平均，得到经验损失部分。正则化项是权重参数θ的函数，由α表示，并通过系数λ来控制正则化的强度，通过引入正则化项，在一定程度上约束了模型的复杂度。这有助于模型在梯度下降过程中更快地收敛，正则化通过惩罚复杂模型防止过拟合，损失函数中的因子u能够为机械臂的时空特征数据赋予不同的权重。这使得模型能够根据任务的特定需求适应不同类型的数据，该公式允许模型自动调整对不同特征的关注程度，以在有限资源下实现最优性能，并且通过限制模型复杂度，可以提高模型对输入噪声和变化的鲁棒。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据；
步骤S32：基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据；
步骤S33：利用综合竞争压力进化算法优化公式对优化运动轨迹评估结果数据进行计算，生成轨迹优化参数种群数据；
步骤S34：对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数。
本发明通过利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据，通过随机初始化的方式生成初始的参数种群，可以保证种群中的个体具有多样性。每个个体代表了一组参数取值，因此种群的多样性能够覆盖较广的搜索空间。这有助于避免算法陷入局部最优解，提高算法的全局搜索能力，从而更好地找到最优解或接近最优解的解。基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据，通过将参数种群数据与时空模型神经网络权重数据结合，公式能够计算出机械臂的运动轨迹的适应度评估结果。适应度评估结果可以反映出机械臂运动轨迹的优劣程度，评估结果越高表示运动轨迹越优化。通过该评估结果，可以对机械臂的运动轨迹进行优化和改进，使其更符合实际应用需求，提高机械臂的运动效率和准确性。对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，通过选择、交叉和变异等操作，进化算法能够在搜索空间中不断探索和优化，寻找更好的轨迹优化参数，从而得到更优的运动轨迹。
优选地，步骤S33中的综合竞争压力进化算法优化公式具体为：
其中Pt+1是指轨迹优化参数种群数据，t是指时间变量，M是指参数种群的大小，HK是指参数K的适应度评估结果，β是指平衡适应度的调节参数，γ是指优化运动轨迹评估结果数据，ck是指参数K的适应度排名，max(c)是指当前种群中最高的适应度排名，ψ是指竞争力调节参数，σ是指探索性调节参数，ΔI是指参数种群在进化过程中的变化量。
本发明创建了一种综合竞争压力进化算法优化公式，适应度评估使用HK表示，该项衡量种群中第k个参数的质量或适应度。适应度越高，表明参数在解决问题时的效率越高。此适应度项与调节参数β相关，β是用来调整适应度评估的重要性，竞争压力部分通过来表示，其中ck是参数K的适应度排名，max(c)是当前种群中的最高适应度排名，ψ是竞争力调节参数。竞争压力部分强调了种群中高适应度参数的重要性，同时也为较低适应度的参数留出了一定的空间，探索性因素由/>表示，其中σ是探索性调节参数，ΔI表示参数种群在进化过程中的变化量。这一部分注重种群的多样性，以保证算法在搜索空间中进行广泛的探索。通过β和ψ的调节，该公式能够动态地调整适应度评估和竞争压力的权重。这为种群提供了更高的适应性，使其能够在不同阶段或不同环境下表现出色。通过适应度评估和竞争压力部分的相互作用，该公式有助于提升种群中优秀解的质量，该公式的参数调节使其能够自适应不同的问题和环境，提供更加通用和强大的优化能力。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据；
步骤S42：基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数；
步骤S43：对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据。
本发明通过对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据。量子计算的并行性质为处理大量轨迹数据提供了可能性，大幅提升了运算速度和处理能力。这一点在处理大规模、高维度的轨迹数据时表现得尤为明显，量子态编码技术以及量子支持向量机提供了一种新的、更准确的方式来抽取和表示轨迹特征。这可以帮助我们更好地理解和分析轨迹数据，为进一步的优化提供更精确的依据。基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数，通过结合神经网络和符号推理，模型能够从数据中学习复杂模式，同时处理逻辑和符号关系。这种混合方法增强了模型的学习能力，模型通过神经网络捕捉非线性关系，同时使用符号推理处理复杂逻辑。这种组合使其能够解决在传统机器学习方法中难以解决的复杂问题，通过迭代训练和校正，模型能够自动调整其参数以适应不断变化的环境和任务需求，模型能够将先前的学习经验和外部知识与实时数据融合，为问题提供全面的解决方案。对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据，经符号元学习通过结合神经网络的非线性表示学习和符号逻辑的结构化推理，克服了单一方法的局限性。这提供了一种强大的框架，以解决具有复杂结构和非线性特性的轨迹优化问题，通过转换轨迹样本为适当的输入表示，并基于这些输入进行校正决策和策略学习，模型能够以灵活的方式处理各种类型的轨迹数据。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集；
步骤S52：基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据；
步骤S53：对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块；
步骤S54：基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据。
本发明通过对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集，通过挖掘处理，将校正策略元学习模型数据集中的种子数据扩展到整个数据集，将所有数据纳入策略元学习模型数据集中。这样可以增加数据集的规模和多样性，提供更多的训练样本和信息，从而使策略元学习模型能够更全面地学习和泛化。数据集的扩展和丰富性增加有助于提高策略元学习模型的效果和性能，使其能够更好地应对各种实际情况和变化。基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据，通过编写智能合约代码，可以将校正策略的算法和逻辑准确地实现在智能合约中。这确保了校正策略的准确性和可信度，并确保智能合约在执行过程中能够按照预期的方式进行操作和计算。对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块，通过使用区块链技术提供的数据存储功能，将校正策略智能合约数据存储到指定的数据存储区块中，可以确保数据的安全性。区块链提供了去中心化和不可篡改的特性，使得存储的数据具有高度的安全性和防篡改能力。这有助于保护校正策略智能合约数据免受未经授权的访问、篡改或数据丢失等威胁。基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据，根据智能合约数据存储块中的数据信息，确定机械臂校正的验证规则和要求。通过明确定义验证规则和要求，可以确保机械臂校正过程中的数据和结果符合预期的标准和要求。这有助于规范和标准化机械臂校正过程，提高校正结果的一致性和可比性。
优选地，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱；
步骤S62；基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据；
步骤S63：对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据；
步骤S64：对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据。
本发明通过对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱，通过按照时间顺序将高维特征向量组成数据流，能够保持数据的时序性和连续性。这样做可以更好地反映机械臂校正验证链数据在不同时间点上的变化和演化过程，捕捉到数据的动态特性和运动趋势。基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据，在临边计算叠加结构蓝图中，根据节点之间的关联程度和通信频率，对计算单元进行优化和调整。通过优化计算单元的布局和连接方式，可以提高计算效率和并行性，减少通信延迟和能耗，从而提升整体系统的性能和效率。对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据，通过设计实时动态微调算法，可以根据实际情况对计算单元进行动态调整和优化。该算法能够实时监测机械臂运行轨迹校正过程中的环境变化、传感器数据和校正效果等因素，并根据监测到的实际情况进行相应的调整。这种实时适应性调整能够使校正过程更加灵活和自适应，从而提高校正的准确性和效果。对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据，通过构建复杂系统模型，并将轨迹微调算法演化数据映射到模型中的变量和参数，可以利用机器学习算法和优化算法对复杂系统模型进行参数优化和训练。这样，校正模型能够通过学习和适应不同的数据和环境，具备更强的泛化能力。它能够更好地预测和优化机械臂运行轨迹的校正过程，不仅适用于已知的数据集，还可以应对新的情况和未知的数据。
优选地，步骤S61的具体步骤为：
步骤S611：对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块；
步骤S612：基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据；
步骤S613：对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集；
步骤S614：对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱。
本发明通过对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块，通过链数据分层解构处理，对机械臂校正验证链数据进行有效的整理和组织。将原始数据按照规则进行分层，可以将庞大的数据集划分为不同层次和细分，使得数据的结构更加清晰，方便后续的处理和分析。基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据。利用独立成分分析特征提取算法，可以从数据中提取出关键特征，将数据转换为高维特征空间的向量表示。这种表示方式能够更好地捕捉数据的内在特征和结构，提供更有信息量的数据表示。对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集，通过建立复杂数据流模型，可以对未来的数据流进行预测和推断。能够发现潜在的数据趋势、异常和事件，并采取相应的措施和决策，实现对边缘流控系统的实时响应和优化。对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱，通过数据流图谱的生成，可以识别出与其他数据流样本不同或异常的数据点。这些异常和离群点可能代表着数据流中的异常事件、故障情况或重要的变化模式。通过对这些异常点的进一步分析，可以及时发现和处理异常情况，提高系统的鲁棒性和安全性。
附图说明
图1为本发明一种基于神经网络的运行轨迹校正方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图6为步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
图7为步骤S6的详细实施步骤流程示意图；
图8为步骤S61的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于神经网络的运行轨迹校正方法。所述基于神经网络的运行轨迹校正方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。
请参阅图1至图8，本发明提供了一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；
步骤S2：基于综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；
步骤S3：对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数；
步骤S4：对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理，生成校正策略元学习模型数据；
步骤S5：根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据；
步骤S6：对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。
本发明提供了一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据，通过采集深度图像数据和其他传感器数据，机械臂能够真实感知周围环境的物体、障碍物和关键特征。这使得机械臂能够准确地感知工作空间，提高对环境的理解能力，将机械臂深度图像数据与其他传感器数据进行融合，能够综合多种感知信息，包括位置、姿态、运动状态等。这种数据融合可以提供更全面、准确和可靠的机械臂状态和环境信息，增强机械臂的感知能力。基于综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据，通过对机械臂优化特征数据进行时空建模处理，可以捕捉到机械臂运动轨迹的时序演化和空间关联。这种建模能力有助于更好地理解机械臂的运动特性和轨迹规律，为后续的校正和优化提供准确的时空模型。对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，通过基于机械臂时空模型的适应度评估，结合进化算法的迭代优化处理，可以有效地优化运动轨迹规划参数。通过不断调整参数值，优化算法能够逐步适应特定的运动规划需求和环境要求。这样可以获得更精确、高效的运动轨迹规划结果。对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据，基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数。该学习方法结合了神经网络和符号推理的方法，能够更好地融合不同类型的数据，并通过迭代训练和校正的方式优化模型参数，提高模型的学习能力和泛化性能。根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据，通过对校正策略元学习模型数据的处理和挖掘，可以发现数据之间的潜在关系、规律或特征。这种数据优化和挖掘可以帮助提取有用的信息，进一步优化校正策略的准确性和性能，基于策略元学习模型数据集进行智能合约编写，可以设计和实现定制化的校正策略。这样的定制化校正策略能够根据机械臂的特征和需求，针对性地进行校正，从而提高校正的效率和精度。对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据，通过将机械臂校正验证链数据进行特征提取和向量化处理，形成高维数据流图谱。该图谱能够更全面地表达机械臂运行轨迹的重要信息，并捕捉数据之间的关联关系。通过图论算法分析图谱中节点的相似性和关联程度，进一步优化数据流图谱的结构。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于神经网络的运行轨迹校正方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于神经网络的运行轨迹校正方法包括以下步骤：
步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；
在本发明实施例中，对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据，基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据，对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据，对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据。
步骤S2：基于综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；
在本发明实施例中，对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据，根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据，利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据，对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据。
步骤S3：对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数；
在本发明实施例中，利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据，基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据，利用综合竞争压力进化算法优化公式对优化运动轨迹评估结果数据进行计算，生成轨迹优化参数种群数据，对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数。
步骤S4：对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理，生成校正策略元学习模型数据；
在本发明实施例中，对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据，基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数，对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据。
步骤S5：根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据。
在本发明实施例中，对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集，基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据，对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块，基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据。
步骤S6：对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。
在本发明实施例中，对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱，基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据，对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据，对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据；
步骤S12：基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据；
步骤S13：对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据；
步骤S14：对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据。
本发明通过在机械臂上安装高性能的三维感知设备，例如深度相机。确保设备的位置和朝向能够涵盖机械臂操作范围，以获取全面而准确的感知数据。提高机械臂对环境的感知和理解能力，使其能够准确识别和定位物体，理解物体的姿态和运动情况。基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据，实现传感器融合，将不同传感器的数据进行整合，提供更全面、准确的感知信息，融合感知数据提供了对机械臂运动和操作的更全面、多维度的分析和判断依据，提高了运动轨迹规划和决策的精确性和可靠性。对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据，通过融合多种感知传感器的数据，如视觉传感器、惯性传感器等，结合运动和姿态信息，可以获取更丰富的机械臂空间感知信息。这有助于机械臂在复杂环境中感知和理解周围的物体、障碍物等，提高机械臂的空间感知能力。对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据，通过分析和评估机械臂在校正过程中的综合感知结果，可以检测和修正可能的误差或不一致性。融合多源数据的综合感知处理能够提供更准确的机械臂状态信息，帮助发现和纠正潜在的误差源，进一步提高机械臂的精确性和可靠性。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
步骤S11：对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据；
在本发明实施例中，在机械臂上安装并配置三维感知设备(深度相机)。启动机械臂和三维感知设备，并进行数据连接和通信设置，将机械臂定位于需要进行轨迹校正的工作空间中，通过三维感知设备对机械臂周围的环境进行扫描和感知，采集三维感知数据，对采集到的数据进行去噪、滤波和图像增强的预处理，从而生成机械臂深度图像数据。
步骤S12：基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据；
在本发明实施例中，利用机器学习技术对机械臂深度图像数据进行情景感知分析，识别和提取深度图像中的物体、障碍物或关键点等重要特征，利用多传感器融合技术将机械臂深度图像数据与其他传感器(如惯性测量单元、陀螺仪或加速度计)的数据进行融合，基于融合后的数据，进行场景理解和感知，包括物体识别、姿态估计、运动轨迹分析等，从而生成机械臂融合感知数据。
步骤S13：对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据；
在本发明实施例中，利用机械臂融合感知数据，提取机械臂在三维空间中的参考点或特征点，结合机械臂的运动和姿态信息，计算机械臂的位姿变换矩阵或坐标系变换，利用眼到手标定算法对机械臂的空间位置和姿态进行校准和调整，以提高其位置和姿态的准确性，从而生成机械臂空间标定数据。
步骤S14：对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据；
在本发明实施例中，将机械臂空间标定数据与其他相关数据进行融合，如传感器数据，利用扩展卡尔曼滤波数据融合算法将不同数据源的信息进行整合和综合，以获取更全面、准确和可靠的机械臂状态和环境信息，对融合后的数据进行综合感知处理，包括目标跟踪、路径规划、运动控制等，分析和评估机械臂在校正过程中的综合感知结果，检测和修正可能的误差或不一致性，从而生成机械臂综合感知数据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据；
步骤S22：根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据；
步骤S23：利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据；
步骤S24：对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据。
本发明通过对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据，通过提取机械臂的位置、速度、加速度等特征，能够揭示机械臂在不同运动状态下的特征模式和规律。这有助于识别和区分机械臂的不同运动模式，如线性运动、旋转运动等，从而为后续的运动规划和控制提供准确的输入，提高机械臂的运动特征识别能力。根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据，优化机械臂校正模型的性能和效率：通过选择具有显著影响的时空特征，可以精确地描述机械臂的运动特征和行为模式。这有助于优化机械臂的校正模型，使其能够更好地适应实际运行环境，并提高校正的效果和性能。通过准确的时空特征数据，可以提高模型的预测能力和泛化能力，从而实现更高效的机械臂轨迹校正。对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据，通过不断进行模型评估和参数优化的循环，可以提高机械臂神经网络模型的泛化能力。优化后的模型能够更好地适应新的数据和未知的情况，具备更强的泛化能力。这使得机械臂能够更灵活地应对不同的工作场景和变化的环境条件，提高其在实际应用中的适应性和可靠性。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据；
在本发明实施例中，从机械臂综合感知数据中提取机械臂的位置信息，包括末端执行器的坐标值、关节角度等，提取速度特征：计算机械臂的末端执行器在空间中的速度，包括线速度和角速度，提取加速度特征：计算机械臂的末端执行器在空间中的加速度，包括线加速度和角加速度，提取力和扭矩特征：通过传感器获取机械臂末端执行器的力和扭矩信息，提取时间特征：记录每个数据样本的时间戳，用于时序分析和建模，通过上述特征提取处理，将机械臂综合感知数据转化为机械臂优化特征数据。
步骤S22：根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据；
在本发明实施例中，从机械臂优化特征数据中提取每个特征，计算其在时间维度上的统计特征，如平均值、标准差、最大值、最小值等，利用自相关函数时序分析法提取时间维度上的相关特征，根据统计学指标(如方差、互信息等)或机器学习算法(决策树)进行特征重要性评估，筛选出对机械臂轨迹校正具有显著影响的时空特征，从而生成机械臂时空特征数据。
步骤S23：利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据；
优选地，步骤S23中的神经网络架构优化公式具体为：
其中，W是指机械臂神经网络权重数据，argminw是指目标函数最小化权重参数，N是指训练样本数量，γ是指损失函数，用于衡量神经网络的预测数据f(xi；θ)与真实标签yi之间的差异，u是指机械臂时空特征数据，yi是指第i个输入样本的真实标签，θ是指网络某一节点参数特征，xi是指第i个输入样本的特征向量，λ是指正则化项系数，α是指惩罚复杂模型，j是指权重参数数量。
本发明利用了一种神经网络架构优化公式，考虑经验损失部分，通过实现连续的求和，表示对训练数据集的所有样本进行迭代，对于每个样本i有一个特征向量xi和对应的真实标签yi，神经网络使用参数θ来生成预测值f(xi；θ)，f是模型的映射函数。为了衡量预测值与真实标签之间的差异，引入了一个损失函数γ，且该损失函数被放大了一个因子u，表示机械臂的时空特征数据。通过对所有样本的损失进行累加并取平均，得到经验损失部分。正则化项是权重参数θ的函数，由α表示，并通过系数λ来控制正则化的强度，通过引入正则化项，在一定程度上约束了模型的复杂度。这有助于模型在梯度下降过程中更快地收敛，正则化通过惩罚复杂模型防止过拟合，损失函数中的因子u能够为机械臂的时空特征数据赋予不同的权重。这使得模型能够根据任务的特定需求适应不同类型的数据，该公式允许模型自动调整对不同特征的关注程度，以在有限资源下实现最优性能，并且通过限制模型复杂度，可以提高模型对输入噪声和变化的鲁棒。
步骤S24：对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；
在本发明实施例中，利用标准测试数据集或实际校正任务中的数据，评估机械臂神经网络模型的性能指标，如准确性、鲁棒性、泛化能力等，通过对模型的输出结果和校正效果进行分析，发现可能存在的模型缺陷或不足之处，如过拟合、欠拟合等，根据模型评估结果和分析，调整神经网络的超参数，如学习率、正则化项，基于优化后的参数，重新训练机械臂神经网络模型，更新权重数据，重复进行模型评估和参数优化的循环，直至达到满意的校正效果和性能指标，从而生成机械臂时空模型神经网络权重数据。
优选地，步骤S3的包括以下步骤：
步骤S31：利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据；
步骤S32：基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据；
步骤S33：利用综合竞争压力进化算法优化公式对优化运动轨迹评估结果数据进行计算，生成轨迹优化参数种群数据；
步骤S34：对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数。
本发明通过利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据，通过随机初始化的方式生成初始的参数种群，可以保证种群中的个体具有多样性。每个个体代表了一组参数取值，因此种群的多样性能够覆盖较广的搜索空间。这有助于避免算法陷入局部最优解，提高算法的全局搜索能力，从而更好地找到最优解或接近最优解的解。基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据，通过将参数种群数据与时空模型神经网络权重数据结合，公式能够计算出机械臂的运动轨迹的适应度评估结果。适应度评估结果可以反映出机械臂运动轨迹的优劣程度，评估结果越高表示运动轨迹越优化。通过该评估结果，可以对机械臂的运动轨迹进行优化和改进，使其更符合实际应用需求，提高机械臂的运动效率和准确性。对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数，通过选择、交叉和变异等操作，进化算法能够在搜索空间中不断探索和优化，寻找更好的轨迹优化参数，从而得到更优的运动轨迹。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据；
在本发明实施例中，确定进化算法的参数设置，包括种群大小、变异率、交叉率等，初始化进化算法的参数种群。采用随机初始化的方式，根据参数的取值范围生成一组初始的参数种群，对于每个参数个体，根据其取值范围随机生成初始的参数值，将生成的参数值组成一个个体，将所有个体组成初始的参数种群。种群的大小由前面确定的种群大小决定，从而生成初始进化算法参数种群数据。
步骤S32：基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据；
在本发明实施例中，加载机械臂时空模型神经网络的权重数据。权重数据是通过训练神经网络模型获得的，用于模拟机械臂运动的时空特征，对于每个进化算法参数个体，将参数值与机械臂时空模型神经网络权重数据结合，构建一个完整的运动规划模型，基于构建的运动规划模型，对机械臂的运动轨迹进行模拟和计算，根据预先设定的适应度评估准则，对生成的运动轨迹进行适应度评估，得到一个适应度评估结果，将适应度评估结果与对应的进化算法参数个体关联起来，形成优化运动轨迹评估结果数据。
步骤S33：利用综合竞争压力进化算法优化公式对优化运动轨迹评估结果数据进行计算，生成轨迹优化参数种群数据。
优选地，步骤S33中的综合竞争压力进化算法优化公式具体为：
其中Pt+1是指轨迹优化参数种群数据，t是指时间变量，M是指参数种群的大小，HK是指参数K的适应度评估结果，β是指平衡适应度的调节参数，γ是指优化运动轨迹评估结果数据，ck是指参数K的适应度排名，max(c)是指当前种群中最高的适应度排名，ψ是指竞争力调节参数，σ是指探索性调节参数，ΔI是指参数种群在进化过程中的变化量。
本发明创建了一种综合竞争压力进化算法优化公式，适应度评估使用HK表示，该项衡量种群中第k个参数的质量或适应度。适应度越高，表明参数在解决问题时的效率越高。此适应度项与调节参数β相关，β是用来调整适应度评估的重要性，竞争压力部分通过来表示，其中ck是参数K的适应度排名，max(c)是当前种群中的最高适应度排名，ψ是竞争力调节参数。竞争压力部分强调了种群中高适应度参数的重要性，同时也为较低适应度的参数留出了一定的空间，探索性因素由/>表示，其中σ是探索性调节参数，ΔI表示参数种群在进化过程中的变化量。这一部分注重种群的多样性，以保证算法在搜索空间中进行广泛的探索。通过β和ψ的调节，该公式能够动态地调整适应度评估和竞争压力的权重。这为种群提供了更高的适应性，使其能够在不同阶段或不同环境下表现出色。通过适应度评估和竞争压力部分的相互作用，该公式有助于提升种群中优秀解的质量，该公式的参数调节使其能够自适应不同的问题和环境，提供更加通用和强大的优化能力。
步骤S34：对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数。
在本发明实施例中，设定进化算法的收敛判断参数，包括最大迭代次数、收敛阈值等，根据设定的收敛判断参数，对轨迹优化参数种群数据进行进化算法的迭代优化。采用选择、交叉和变异等操作对种群进行进一步的优化，在每次迭代中，对优化后的种群进行适应度评估，并记录当前的最优适应度值，检查迭代次数是否达到设定的最大迭代次数，或当前最优适应度值是否小于设定的收敛阈值。如果满足其中任意一个条件，则停止迭代优化，将当前最优的轨迹优化参数作为优化运动轨迹进化算法参数。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据；
步骤S42：基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数；
步骤S43：对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据。
本发明通过对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据。量子计算的并行性质为处理大量轨迹数据提供了可能性，大幅提升了运算速度和处理能力。这一点在处理大规模、高维度的轨迹数据时表现得尤为明显，量子态编码技术以及量子支持向量机提供了一种新的、更准确的方式来抽取和表示轨迹特征。这可以帮助我们更好地理解和分析轨迹数据，为进一步的优化提供更精确的依据。基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数，通过结合神经网络和符号推理，模型能够从数据中学习复杂模式，同时处理逻辑和符号关系。这种混合方法增强了模型的学习能力，模型通过神经网络捕捉非线性关系，同时使用符号推理处理复杂逻辑。这种组合使其能够解决在传统机器学习方法中难以解决的复杂问题，通过迭代训练和校正，模型能够自动调整其参数以适应不断变化的环境和任务需求，模型能够将先前的学习经验和外部知识与实时数据融合，为问题提供全面的解决方案。对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据，经符号元学习通过结合神经网络的非线性表示学习和符号逻辑的结构化推理，克服了单一方法的局限性。这提供了一种强大的框架，以解决具有复杂结构和非线性特性的轨迹优化问题，通过转换轨迹样本为适当的输入表示，并基于这些输入进行校正决策和策略学习，模型能够以灵活的方式处理各种类型的轨迹数据。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
步骤S41：对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据；
在本发明实施例中，从优化运动轨迹进化算法的参数集中选择一组初始参数作为种子参数，利用量子态生成器，将种子参数转换为一组初始的量子态参数表示，将运动轨迹数据集中的轨迹样本通过量子态编码技术转换为相应的量子态轨迹表示，采用的编码方式为将轨迹的空间坐标信息映射到量子态的特定态，基于量子支持向量机算法，对转换后的量子态轨迹数据进行训练和学习，提取轨迹的特征信息。这包括使用量子核函数计算样本之间的相似度以及支持向量机的超平面划分，根据学习得到的轨迹特征，生成轨迹量子特征向量数据。
步骤S42：基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数；
在本发明实施例中，基于轨迹联合优化模型参数，建立神经符号元学习模型。该模型结合神经网络和符号推理的方法，用于根据输入数据和先前的学习经验进行推理和预测，利用标记的校正数据集，对神经符号元学习模型进行训练和学习。包括将校正数据集中的轨迹样本转换为适当的输入表示，并基于这些输入进行校正决策和策略学习，通过神经符号元学习校正处理，优化轨迹联合优化模型的参数。通过迭代训练和校正的方式进行，不断调整模型参数以适应校正任务的需求和要求，从而生成轨迹联合优化模型参数。
步骤S43：对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据；
在本发明实施例中，基于轨迹联合优化模型参数，建立神经符号元学习模型。该模型结合神经网络和符号推理的方法，用于根据输入数据和先前的学习经验进行推理和预测，利用标记的校正数据集，对神经符号元学习模型进行训练和学习。这包括将校正数据集中的轨迹样本转换为适当的输入表示，并基于这些输入进行校正决策和策略学习。通过神经符号元学习校正处理，优化轨迹联合优化模型的参数，从而生成校正策略元学习模型数据。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集；
步骤S52：基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据；
步骤S53：对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块；
步骤S54：基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据。
本发明通过对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集，通过挖掘处理，将校正策略元学习模型数据集中的种子数据扩展到整个数据集，将所有数据纳入策略元学习模型数据集中。这样可以增加数据集的规模和多样性，提供更多的训练样本和信息，从而使策略元学习模型能够更全面地学习和泛化。数据集的扩展和丰富性增加有助于提高策略元学习模型的效果和性能，使其能够更好地应对各种实际情况和变化。基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据，通过编写智能合约代码，可以将校正策略的算法和逻辑准确地实现在智能合约中。这确保了校正策略的准确性和可信度，并确保智能合约在执行过程中能够按照预期的方式进行操作和计算。对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块，通过使用区块链技术提供的数据存储功能，将校正策略智能合约数据存储到指定的数据存储区块中，可以确保数据的安全性。区块链提供了去中心化和不可篡改的特性，使得存储的数据具有高度的安全性和防篡改能力。这有助于保护校正策略智能合约数据免受未经授权的访问、篡改或数据丢失等威胁。基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据，根据智能合约数据存储块中的数据信息，确定机械臂校正的验证规则和要求。通过明确定义验证规则和要求，可以确保机械臂校正过程中的数据和结果符合预期的标准和要求。这有助于规范和标准化机械臂校正过程，提高校正结果的一致性和可比性。
作为本发明的一个实例，参考图6所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集；
在本发明实施例中，从校正策略元学习模型数据中选择一组随机的样本数据作为挖掘的种子数据，从校正策略元学习模型数据中选择一组随机的样本数据作为挖掘的种子数据，利用聚类分析数据挖掘技术对种子数据进行挖掘处理，发现数据之间的潜在关系、规律或特征。基于挖掘结果，扩展挖掘到整个校正策略元学习模型数据集，将所有数据纳入数据集中，从而生成策略元学习模型数据集。
步骤S52：基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据；
在本发明实施例中，基于策略元学习模型数据集，定义智能合约的结构和功能。确定合约的输入参数、输出结果和相关的操作，使用智能合约编程语言Solidity，根据策略元学习模型数据集的特征和要求，编写智能合约代码，在智能合约代码中，实现对校正策略的逻辑和算法，对智能合约进行测试和调试，确保其正确性和稳定性。使用合适的测试数据集进行测试，验证合约的功能和性能，从而生成校正策略智能合约数据。
步骤S53：对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块；
在本发明实施例中，根据智能合约的数据结构和要求，设计合适的数据存储方案。使用区块链技术提供的数据存储功能(区块链数据库或分布式存储系统)，将校正策略智能合约数据存储到指定的数据存储区块中，实施数据存储的验证和完整性检查，为智能合约数据存储块生成唯一的标识符或哈希值，从而生成智能合约数据存储块。
步骤S54：基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据；
在本发明实施例中，根据智能合约数据存储块中的数据信息，确定机械臂校正的验证规则和要求，利用统计分析验证方法对机械臂校正过程中的数据和结果进行验证和分，基于验证结果，生成机械臂校正验证链数据。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱；
步骤S62；基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据；
步骤S63：对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据；
步骤S64：对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据。
本发明通过对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱，通过按照时间顺序将高维特征向量组成数据流，能够保持数据的时序性和连续性。这样做可以更好地反映机械臂校正验证链数据在不同时间点上的变化和演化过程，捕捉到数据的动态特性和运动趋势。基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据，在临边计算叠加结构蓝图中，根据节点之间的关联程度和通信频率，对计算单元进行优化和调整。通过优化计算单元的布局和连接方式，可以提高计算效率和并行性，减少通信延迟和能耗，从而提升整体系统的性能和效率。对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据，通过设计实时动态微调算法，可以根据实际情况对计算单元进行动态调整和优化。该算法能够实时监测机械臂运行轨迹校正过程中的环境变化、传感器数据和校正效果等因素，并根据监测到的实际情况进行相应的调整。这种实时适应性调整能够使校正过程更加灵活和自适应，从而提高校正的准确性和效果。对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据，通过构建复杂系统模型，并将轨迹微调算法演化数据映射到模型中的变量和参数，可以利用机器学习算法和优化算法对复杂系统模型进行参数优化和训练。这样，校正模型能够通过学习和适应不同的数据和环境，具备更强的泛化能力。它能够更好地预测和优化机械臂运行轨迹的校正过程，不仅适用于已知的数据集，还可以应对新的情况和未知的数据。
作为本发明的一个实例，参考图7所示，为图1中步骤S6的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S6包括：
步骤S61：对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱；
在本发明实施例中，对机械臂校正验证链数据进行特征提取，选择合适的特征表示机械臂运行轨迹的重要信息，利用One-Hot编码向量化方法将提取的特征转换为高维向量表示，将每个特征映射为一个高维向量，将高维特征向量按照时间顺序组成数据流，形成高维数据流形式。每个时间点上的数据流包含机械臂校正验证链数据的一部分信息，构建联结子层数据流图谱，将高维数据流连接成图状结构，其中每个节点表示一个数据样本，边表示数据之间的关联关系，在数据流图谱中，利用图论算法分析节点之间的相似性和关联程度，将相似的节点进行聚类，形成数据流图谱的子层结构。
步骤S62；基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据；
在本发明实施例中，基于高维数据流图谱，利用图分析算法对节点之间的关系进行建模和分析，找到节点之间的临边关系，根据临边关系，生成临边计算叠加结构蓝图，其中每个节点表示一个计算单元，边表示计算单元之间的通信和协作关系，在临边计算叠加结构蓝图中，根据节点之间的关联程度和通信频率，对计算单元进行优化和调整，以提高计算效率和并行性。
步骤S63：对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据；
在本发明实施例中，基于临边计算叠加环境数据，设计实时动态微调算法，用于根据实际情况对计算单元进行动态调整和优化，实时监测机械臂运行轨迹校正过程中的实际情况，包括环境变化、传感器数据和校正效果等，根据监测到的实际情况，通过实时动态微调算法对临边计算叠加环境数据进行调整和优化，以适应实际需求和提高校正效果，生成轨迹微调算法演化数据。
步骤S64：对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据。
在本发明实施例中，基于轨迹微调算法演化数据，使用复杂系统建模方法对校正过程进行再塑重构，以建立轨迹优化校正模型，分析轨迹微调算法演化数据中的关键特征和模式，提取有效信息，包括校正策略、优化参数和环境适应性等，基于提取的有效信息，构建复杂系统模型，将轨迹微调算法演化数据映射到模型中的变量和参数，对复杂系统模型进行参数优化和训练，利用机器学习算法和优化算法，使模型能够更准确地预测和优化机械臂运行轨迹的校正过程，生成轨迹优化校正模型数据。
优选地步骤S61的具体步骤为：
步骤S611：对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块；
步骤S612：基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据；
步骤S613：对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集；
步骤S614：对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱。
本发明通过对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块，通过链数据分层解构处理，对机械臂校正验证链数据进行有效的整理和组织。将原始数据按照规则进行分层，可以将庞大的数据集划分为不同层次和细分，使得数据的结构更加清晰，方便后续的处理和分析。基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据。利用独立成分分析特征提取算法，可以从数据中提取出关键特征，将数据转换为高维特征空间的向量表示。这种表示方式能够更好地捕捉数据的内在特征和结构，提供更有信息量的数据表示。对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集，通过建立复杂数据流模型，可以对未来的数据流进行预测和推断。能够发现潜在的数据趋势、异常和事件，并采取相应的措施和决策，实现对边缘流控系统的实时响应和优化。对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱，通过数据流图谱的生成，可以识别出与其他数据流样本不同或异常的数据点。这些异常和离群点可能代表着数据流中的异常事件、故障情况或重要的变化模式。通过对这些异常点的进一步分析，可以及时发现和处理异常情况，提高系统的鲁棒性和安全性。
作为本发明的一个实例，参考图8所示，为图7中步骤S61的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S61包括：
步骤S611：对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块；
在本发明实施例中，从机械臂校正验证链数据中获取原始数据，对原始数据进行链数据分层解构处理，首先，将原始数据按照指定的规则进行分层，将数据分成多个层次，在每个层次中，根据数据的特征和属性进行进一步的细分和分类，对每个细分的数据块进行标识和归类，将分层解构后的数据块组合成分层链数据块，每个分层链数据块包含一定数量的数据块，从而生成分层链数据块。
步骤S612：基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据；
在本发明实施例中，获取分层链数据块，针对每个分层链数据块，将其中的数据进行高维数据流量化准备处理，对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据质量和一致性，对预处理后的数据进行特征提取和表示，选择独立成分分析特征提取算法将数据转换为高维特征空间的向量表示，在高维特征空间中，利用流控算法或方法，对数据进行流量化处理，将数据转换为流量的形式，以捕捉数据之间的关系、流动和演化，将经过流量化处理的数据组合成边缘流控数据集。
步骤S613：对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集；
在本发明实例中，根据数据的特征和流量属性，选择循环神经网络的复杂数据流模型，将边缘流控数据输入到所选的复杂数据流模型中，进行训练和学习，以建立模型对数据流进行建模和预测，利用复杂数据流模型对边缘流控数据进行映射，将数据映射到模型所定义的抽象空间中，得到映射数据流集。
步骤S614：对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱。
在本发明实施例中，针对映射数据流样本集，首先定义距离度量方法，如欧氏距离或曼哈顿距离，以计算数据流样本之间的距离，选择一个合适的半径值和最小样本数作为DBSCAN算法的参数，minPts定义了一个核心对象所需的最小邻居数，随机选择一个未被访问的数据流样本作为起始点，计算起始点的ε邻域内的所有数据流样本，如果邻域内的样本数大于等于minPts，则将该点标记为核心对象，并扩展邻域，递归地进行上述计算步骤，以扩展核心对象的邻域，直到无法再扩展为止。在这个过程中，将邻域内的所有数据流样本都标记为属于同一个簇，根据生成的簇，构建高维数据流图谱。
在本发明实施例中，获取边缘流控数据集，
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于神经网络的运行轨迹校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对机械臂进行多模态数据采集感知融合处理，生成机械臂综合感知数据；
步骤S2：基于机械臂综合感知数据进行时空建模深度学习处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据；
步骤S3：对机械臂时空模型神经网络权重数据进行进化算法高级运动规划处理，生成优化运动轨迹进化算法参数；
步骤S4：对优化运动轨迹进化算法参数进行增强学习与元学习处理，生成校正策略元学习模型数据；
步骤S5：根据校正策略元学习模型数据进行区块链智能合约存储处理，生成机械臂校正验证链数据；
步骤S6：对机械臂校正验证链数据进行轨迹边缘计算实时校正处理，生成轨迹优化校正模型数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：对机械臂进行三维感知数据采集处理，生成机械臂深度图像数据；
步骤S12：基于机械臂深度图像数据进行情景感知传感器融合处理，生成机械臂融合感知数据；
步骤S13：对机械臂融合感知数据机械空间感知标定处理，生成机械臂空间标定数据；
步骤S14：对机械臂空间标定数据进行数据融合综合感知处理，生成机械臂综合感知数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对机械臂综合感知数据进行感知数据特征提取处理，生成机械臂优化特征数据；
步骤S22：根据机械臂优化特征数据进行时空建模特征选择处理，生成机械臂时空特征数据；
步骤S23：利用神经网络架构优化公式对机械臂时空特征数据进行计算，生成机械臂神经网络权重数据；
步骤S24：对机械臂神经网络权重数据进行时空模型评估优化处理，生成机械臂时空模型神经网络权重数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S23中的神经网络架构优化公式具体为：
其中，W是指机械臂神经网络权重数据，argminw是指目标函数最小化权重参数，N是指训练样本数量，γ是指损失函数，用于衡量神经网络的预测数据f(xi；θ)与真实标签yi之间的差异，u是指机械臂时空特征数据，yi是指第i个输入样本的真实标签，θ是指网络某一节点参数特征，xi是指第i个输入样本的特征向量，λ是指正则化项系数，α是指惩罚复杂模型，j是指权重参数数量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：利用进化算法参数种群初始化处理，生成初始进化算法参数种群数据；
步骤S32：基于初始进化算法参数种群数据和机械臂时空模型神经网络权重数据进行运动规划适应度评估，生成优化运动轨迹评估结果数据；
步骤S33：利用综合竞争压力进化算法优化公式对优化运动轨迹评估结果数据进行计算，生成轨迹优化参数种群数据；
步骤S34：对轨迹优化参数种群数据进行进化算法收敛判断参数优化处理，生成优化运动轨迹进化算法参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中步骤S33中的综合竞争压力进化算法优化公式具体为：
其中Pt+1是指轨迹优化参数种群数据，t是指时间变量，M是指参数种群的大小，HK是指参数K的适应度评估结果，β是指平衡适应度的调节参数，γ是指优化运动轨迹评估结果数据，ck是指参数K的适应度排名，max(c)是指当前种群中最高的适应度排名，ψ是指竞争力调节参数，σ是指探索性调节参数，ΔI是指参数种群在进化过程中的变化量。
7.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对优化运动轨迹进化算法参数进行量子支持向量机轨迹特征学习处理，生成轨迹量子特征向量数据；
步骤S42：基于轨迹量子特征向量数据进行异构数据联合优化学习处理，生成轨迹联合优化模型参数；
步骤S43：对轨迹联合优化模型参数进行神经符号元学习校正处理，生成校正策略元学习模型数据。
8.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对校正策略元学习模型数据进行策略元学习模型数据挖掘处理，生成策略元学习模型数据集；
步骤S52：基于策略元学习模型数据集进行区块链智能合约编写处理，生成校正策略智能合约数据；
步骤S53：对校正策略智能合约数据进行智能合约数据存储处理，生成智能合约数据存储块；
步骤S54：基于智能合约数据存储块进行机械臂校正验证链数据生成处理，生成机械臂校正验证链数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对机械臂校正验证链数据进行联结子层数据流量化处理，生成高维数据流图谱；
步骤S62；基于高维数据流图谱进行临边计算叠加结构蓝图生成处理，生成临边计算叠加环境数据；
步骤S63：对临边计算叠加环境数据进行实时动态微调算法演进处理，生成轨迹微调算法演化数据；
步骤S64：对轨迹微调算法演化数据进行复杂系统轨迹再塑重构处理，生成轨迹优化校正模型数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤S61的具体步骤为：
步骤S611：对机械臂校正验证链数据进行链数据分层解构处理，生成分层链数据块；
步骤S612：基于分层链数据块进行高维数据流量化准备处理，生成边缘流控数据；
步骤S613：对边缘流控数据进行复杂数据流模型映射处理，生成映射数据流集；
步骤S614：对映射数据流集进行高维数据流图谱生成处理，生成高维数据流图谱。
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