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公开(公告)号：CN118456429A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410602585.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于去线性化误差的机械臂运动学两步标定方法及系统，其包括：根据第一测量构型由产生线性化误差影响的运动学参数误差建立第一运动学误差模型，求解该第一运动学误差模型得到第一误差向量；在第一误差向量中选取产生线性化误差影响的部分误差参数作为辨识结果，令其余误差参数为零，按照参数误差排列顺序组合得到新的误差向量；基于新的误差向量及第二测量构型，由受线性化误差影响的运动学参数误差建立第二运动学误差模型，求解该第二运动学误差模型得到第二误差向量；将第二误差向量与作为辨识结果的误差参数，按照Δu中误差的排列顺序重新组合，得到最终的MDH参数误差辨识结果。
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公开(公告)号：CN114589698B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210365233.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于多目标视觉测量和机器学习的机械臂无模型实时标定方法及装置。该方法包括：在指定点邻域生成若干训练点；采集每个训练点对应的各关节靶标位姿，由机械臂正运动学计算得到靶标位姿对应的机械臂关节位姿；利用靶标位姿及关节位姿训练一系列DNN；利用DNN得到各关节实际位姿；判断各关节位姿误差是否超出了阈值；若超出了阈值，得到齐次变换矩阵，从中提取实际和名义DH参数集合，得到各关节DH参数误差；补偿DH参数误差。本发明提供的基于多目标视觉测量和机器学习的机械臂无模型实时标定方法及装置实现了标定精度和效率的统一。
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公开(公告)号：CN114589698A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210365233.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于多目标视觉测量和机器学习的机械臂无模型实时标定方法及装置。该方法包括：在指定点邻域生成若干训练点；采集每个训练点对应的各关节靶标位姿，由机械臂正运动学计算得到靶标位姿对应的机械臂关节位姿；利用靶标位姿及关节位姿训练一系列DNN；利用DNN得到各关节实际位姿；判断各关节位姿误差是否超出了阈值；若超出了阈值，得到齐次变换矩阵，从中提取实际和名义DH参数集合，得到各关节DH参数误差；补偿DH参数误差。本发明提供的基于多目标视觉测量和机器学习的机械臂无模型实时标定方法及装置实现了标定精度和效率的统一。
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公开(公告)号：CN114516055B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210363753.3
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于双目视觉和深度学习的机械臂不停工实时标定方法及装置。该方法包括：生成测量构建库；从中选择m2组运行指令；从m2组运行指令中选择出测量构型；搭建位姿采样系统；围绕测量构型生成神经网络的训练点；获取靶标位姿，同时计算机械臂末端位姿；训练深度神经网络；补偿DH参数误差；选择监测点；利用深度神经网络得到末端实际位姿；判断末端位姿误差是否超出了阈值；若超出了阈值，求解新产生的DH参数误差；补偿新产生的DH参数误差。本方法使机械臂定位误差实时监测和实时标定成为可能，无需机械臂停工，实现了作业精度和效率的统一。
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公开(公告)号：CN114516055A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210363753.3
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于双目视觉和深度学习的机械臂不停工实时标定方法及装置。该方法包括：生成测量构建库；从中选择m2组运行指令；从m2组运行指令中选择出测量构型；搭建位姿采样系统；围绕测量构型生成神经网络的训练点；获取靶标位姿，同时计算机械臂末端位姿；训练深度神经网络；补偿DH参数误差；选择监测点；利用深度神经网络得到末端实际位姿；判断末端位姿误差是否超出了阈值；若超出了阈值，求解新产生的DH参数误差；补偿新产生的DH参数误差。本方法使机械臂定位误差实时监测和实时标定成为可能，无需机械臂停工，实现了作业精度和效率的统一。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107485447A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710676073.6
申请日：2017-08-09
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: A61B34/20 , A61B17/00234 , A61B34/30 , A61B34/70 , A61B2034/2051 , A61B2034/2065 , A61B2034/301
Abstract: 本发明涉及一种面向膝盖软骨移植术的术中器具位姿导航装置及方法，其步骤：设置导航装置；对光源标定；获取互相关图像；将互相关图像上的峰值求和得到水平方向像素的偏移量，得到整个场景的深度图；将目标物体在世界坐标系上的坐标值转换到追踪器电子单元，统一由电子单元坐标系表示；采用改进的基于中点插值的立方格子算法生成实体曲面；分别计算生成实体曲面的所有点云三维坐标的加权平均值，即曲面的重心；存储等边三角形三个点的三维坐标；计算等边三角形极小邻域内的法向量，即为术中器具的当前位置；把曲面重心坐标值和法向量传送给六轴机械手，控制六轴机械手尖端以垂直于曲面的姿态到达点G，实现术中器具的位姿导航。
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公开(公告)号：CN116834011A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310911186.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式位姿采集和模型降维的机械臂标定方法及装置，该方法通过位姿传感器获得不同测量构型下各关节的实际位姿数据，并与对应关节的名义位姿数据对比分析，获取对应关节的位姿误差，同时利用前段关节的DH参数误差向量求解后段关节的位姿误差，进而剔除前段关节对末端关节位姿误差的影响，最后基于标定模型分别获得对应DH参数误差向量，并通过修正关节指令的方式间接补偿DH参数误差，该方法将拥挤在传统单一标定模型中的DH参数误差疏散至多个子标定模型，显著改善了模型性态水平，实现了DH参数误差辨识精度的进一步提升，提高了标定精度，同时保证了误差辨识结果的完整性。
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公开(公告)号：CN116713982A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310918578.4
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于进退式内骨架与伸缩式臂体外壳的绳驱蛇形机械臂，其包括机械臂基座和机械臂主体，所述机械臂主体包括机械臂骨骼部、机械臂外壳以及位于两者之间的连接机构，所述机械臂骨骼至少包括M个首尾依次连接的骨骼单元，相邻骨骼单元之间采用万向节连接，所述机械臂外壳包括M个外壳段单元，所述外壳段单元套设于机械臂骨骼外周，且相邻外壳段单元之间可嵌套连接，通过第一驱动绳将控制外壳段单元的动作姿态；每个外壳段单元的内壁固定连接多个所述连接机构，通过连接机构可实现外壳段单元与骨骼单元连接与分离，其解决了现有蛇形机械臂收纳困难且体积过大的问题，既实现了机械臂收纳功能，又可将设备小型化。
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公开(公告)号：CN109387858A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811486724.6
申请日：2018-12-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种全视场角固态激光雷达探测装置及障碍物探测方法，其包括壳体，壳体内底部设置有点激光发射器，点激光发射器的上方设置有锥形反射镜，在壳体周向，与锥形反射镜对应位置处设置有开口；位于锥形反射镜正上方，由下至上依次设置有广角镜、凸透镜和CCD/CMOS探测器；点激光发射器投射出的激光束经锥形反射镜向同一水平面的360°方向反射，由反射激光束形成一个环形激光束平面，经壳体上的开口反射至位于壳体外部的近场障碍物；反射激光束经近场障碍物反射后，成像光线反射至广角镜后射入凸透镜，由凸透镜将成像光线会聚至CCD/CMOS探测器；CCD/CMOS探测器与处理电路电连接，处理电路将CCD/CMOS探测器形成的图像信息处理后传输至上位机，实现障碍物的探测。
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公开(公告)号：CN119610088A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411684484.6
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂标定领域，公开了一种柔性超冗余机械臂标定方法、系统、存储介质及计算设备，其包括：建立冗余机械臂的名义正运动学模型，确定雅可比矩阵；获取所有关节所受重力矩阵，并在重力矩的基础上得到关节产生的额外的关节转角及弹性系数；通过位姿传感器及已知的机械臂名义MDH参数和冗余机械臂名义正运动学模型，得到关节在测量构型处的位姿误差向量；将所有关节的弹性系数与所有关节的MDH参数误差归并至一个向量Δu，建立Δu到Ej的映射关系，求解得到的Δu定义为首次辨识结果，进行迭代渐近辨识，得到最终的MDH参数和关节弹性系数的辨识结果，以对MDH参数误差和关节弹性系数进行分步分类补偿，得到所有关节最终补偿后的转角指令。
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