基于自然语言的工业机器人辅助编程方法

摘要

本发明提供一种基于自然语言的工业机器人辅助编程方法，根据语言指令和环境图像生成相应的机器人执行代码。本发明分为三部分：1)分别使用带长短时记忆(LSTM)的双向循环神经网络(Bi‑RNN)和快速区域卷积神经网络(F‑RCNN)提取语言指令和工厂环境的特征。2)提出一种“多注意力机制”模型和机器翻译的对齐算法将环境中的物体与指令正确匹配，从而识别指定的物体并输出放置该物体的坐标点。3)使用上述模型输出的结果配合CoBlox模块化编程方式生成操作的机器人代码。本发明采用的“多注意力机制”模型提高识别精度，解决了当前方法在工业环境中无法精确识别物体的问题。模块化编程技术方案简化工程师编程复杂度，有效提升开发效率。