基于图神经网络的机器人 plaster 打印预测建模

本文提出了一种基于图神经网络（GNN）的建模方法，用于预测颗粒基制造过程中产生的表面，专注于通过机器人臂在墙上喷涂水泥 plaster 的打印过程。该方法通过优化机器人臂轨迹特征和打印过程参数，显著提升了预测精度，相较于现有基准模型表现出显著改善，为实现自主喷涂过程提供了新的解决方案。

本文提出了一种基于图神经网络的建模方法，用于预测颗粒基制造中水泥喷涂过程的表面。该方法优化了机器人臂轨迹和打印参数，显著提升了预测精度，为自主喷涂提供了新方案。

图神经网络 建模 机器人 机器人臂 水泥喷涂 神经网络 预测精度 颗粒基制造
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友