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Graph Neural Network-Based Predictive Modeling for Robotic Plaster Printing
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内容提要
本文提出了一种基于图神经网络（GNN）的建模方法，用于预测机器人喷涂水泥过程中的表面效果。该方法通过优化机器人轨迹和打印参数，提高了预测精度，为自主喷涂提供了新方案。
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关键要点
- 提出了一种基于图神经网络（GNN）的建模方法，用于预测机器人喷涂水泥过程中的表面效果。
- 该方法专注于通过优化机器人臂轨迹特征和打印过程参数来提高预测精度。
- 相较于现有基准模型，该方法在预测精度上表现出显著改善。
- 为实现自主喷涂过程提供了新的解决方案。
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