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    从而降低了工人的工作强度；机械爪内安装的夹持块对容器进行夹持时，夹持块内壁上安装有橡胶垫，从而有效提高了夹持效果。具体实施方式下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。在本实用新型的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本实用新型的限制。此外，术语“”、“第二”用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本实用新型的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连。如东大元机械臂，模块化设计易于升级。皮带输送机械臂维保

    支撑板的顶面与竖直安装的丝杆的底端转动连接，丝杆的顶端穿过顶板和导向板上方与第二电机的输出轴固定连接，第二电机通过螺栓固定安装在导向板的上表面，第二电机的型号与电机相同；所述底座的上表面另一端焊接有安装座，安装座的顶面与转动轴的底端固定连接，转动轴的顶端与机械臂的一端固定连接，转动轴由外部电机带动转动，机械臂的另一端固定安装有机械爪。作为本实用新型进一步的方案：所述支撑板的两端分别通过焊接的方式与导向杆固定连接。作为本实用新型进一步的方案：所述丝杆与顶板螺纹连接。作为本实用新型进一步的方案：所述丝杆与导向板转动连接。作为本实用新型进一步的方案：所述机械爪由u形架、夹持块和电动伸缩杆构成，u形架的外壁与电机械臂的端部固定连接，u形架的两侧内壁分别与一根电动伸缩杆的一端固定连接，电动伸缩杆的另一端焊接有夹持块，夹持块为开口相对的弧形板，且夹持块的内壁上固定安装有橡胶垫。与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：在本实用新型的使用过程中，通过机械臂将容器放置到搅拌杆下方，然后通过第二电机带动丝杆转动，丝杆与顶板相互作用调节搅拌叶的高度伸入到容器中进行搅拌，实现了自动化控制，无需人工操作。滚筒输送机械臂一体化如东大元机械臂，适应多种复杂环境。

    平头探针垂直固定于塑料支架板上，平头探针的一端与母头引线相连，所述公接插件包括塑料支撑盘和接触环，塑料支撑盘垂直于的轴线并固定于接入端的端部，接触环固定于塑料支撑盘上，且接触环与引线相连，母头与对接状态下，平头探针与接触环相接触实现电性连接；前述统一接口中，所述接触环以塑料支撑盘的端面中心为圆心固定于塑料支撑盘的端面上，接触环具有至少三个且直径逐渐增大，依次与电源正极、电源负极和机械臂或机械手的信号线相连，每个接触环均设置有与之相对应的平头探针；前述统一接口中，接入端与母头螺纹连接；前述统一接口中，接入端的外表面沿周向分布设置有多个外凸的锁扣，母头的内壁上沿周向分布设置有多个锁槽，且锁槽与锁扣一一对应，接入端与母头通过锁扣和锁槽实现可分离式连接，使用时，将接入端上的锁扣与母头上的锁槽交错并将接入端伸入母头内直至母头的端部与主体对接，而后相对转动母头和使锁扣转动至锁槽内锁住锁扣，对锁扣沿母头轴向方向的移动进行限位，从而使母头与紧固连接，在需要分离时，相对转动和母头使锁扣滑出锁槽并使二者交错，取消限位锁紧状态，沿母头的轴向相对移动和母头即可将二者分离。与现有技术相比。

    接入端21的外表面沿周向分布设置有多个外凸的锁扣23，母头1的内壁上沿周向分布设置有多个锁槽13，且锁槽13与锁扣23一一对应，接入端21与母头1通过锁扣23和锁槽13实现可分离式连接，使用时，将接入端21上的锁扣23与母头1上的锁槽13交错并将接入端21伸入母头1内直至母头1的端部与2主体对接，而后相对转动母头1和2使锁扣23转动至锁槽13内锁住锁扣23，对锁扣23沿母头1轴向方向的移动进行限位，从而使母头1与2紧固连接，在需要分离时，相对转动2和母头1使锁扣23滑出锁槽13并使二者交错，取消限位锁紧状态，沿母头1的轴向相对移动2和母头1即可将二者分离。以上所述为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。选择如东大元的机械臂，就是选择了稳定可靠的生产力提升伙伴。

    利用线性插值将各机械臂的运动轨迹发送到各机械臂，实现对双机械臂的控制。进一步地，步骤1所述根据点云数据构建目标物体空间模型，具体包括：步骤1-1，对点云数据进行多维高斯滤波预处理，所用公式为：式中，表示点云数据中每一个点对应的维度为4的向量(g，y，z，d)，g表示该点对应的rgb值，(y，z，d)表示点在空间中的坐标，为所有向量的平均值，∑为所有向量的协方差矩阵；步骤1-2，利用置信区间计算公式对点云数据进行参数估计，获得目标物体的坐标信息，包括目标物体中心点及分布范围，置信区间计算公式为：式中，为多维高斯滤波后的点云数据中每一个点对应的向量，α＝1-置信度，n是样本个数，n-1为“自由度”，s为多维高斯滤波后的点云数据的标准差，为t值，根据其分布表可得为置信半径；步骤1-3，基于步骤1-1滤波后的点云数据以及步骤1-2点云数据参数估计结果，构建目标物体空间模型；步骤1-4，利用深度神经网络对所述目标物体空间模型进行池化、连接以及回归处理，识别出目标物体的类别。进一步地，步骤1-4中所述深度神经网络具体采用darknet-53的网络结构。进一步地，步骤3中根据所述双机械臂空间xacro模型和目标物体空间模型，计算双机械臂的运动轨迹。机械臂动力强劲，如东大元输出稳定。安徽附近机械臂

如东大元机械臂，帮助企业降低成本。皮带输送机械臂维保

    随着现代人工智能技术、自动化技术、计算机视觉技术和计算机计算能力的快速发展，机械臂技术作为日常生活及科技发展中多种技术的综合体相应地同步快速发展，并且在工业生产、生活服务、科学实验、抢险救灾和太空探索等领域广泛应用且发挥着非常重要的作用。由于单机械臂控制系统受环境和自身条件的制约，很多工作任务都难以完成，从而使用复数单机械臂，但同时导致单机械臂之间结合性下降。与此同时，传统机械臂缺乏合适传感器导致无法做到更加的拟人化、多能化，且并不能够一起协同安全地完成工作任务。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种基于深度视觉的双机械臂控制方法。实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于深度视觉的双机械臂控制方法，包括以下步骤：步骤1，利用rgbd深度摄像头采集某一目标区域的点云数据，根据点云数据构建该区域中目标物体空间模型，同时识别目标物体的种类，并根据种类判断该物体是否属于待操作对象，若是则执行步骤2，否则对下一目标区域执行该步骤；步骤2，建立双机械臂空间xacro模型，并在该模型所在空间拟合添加所述目标物体空间模型；步骤3，根据所述双机械臂空间xacro模型和目标物体空间模型，计算双机械臂的运动轨迹；步骤4。 皮带输送机械臂维保