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公开(公告)号：CN118493398B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410829309.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种机械臂自适应固定时间控制方法，属于机械臂领域，所述方法包括：通过机械臂的每个关节处的传感器得到每个关节的位置信息和每个关节的速度信息；基于机械臂的期望位置和每个关节的位置信息得到位置误差，基于位置误差和李雅普诺夫理论得到虚拟控制器，基于虚拟控制和速度信息得到速度误差；基于每个关节的速度误差和神经网络基函数，得到神经网络基函数权重的自适应更新律，根据神经网络基函数权重的自适应更新律，得到实时更新的神经网络权重；基于每个关节的位置误差、每个关节的速度误差、神经网络基函数以及实时更新的神经网络权重，得到机械臂每个关节的控制力矩，本方法能够实现精准的轨迹跟踪效果。
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公开(公告)号：CN118426461A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410377492.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/12
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉信息的仿生四足机器人人员感知跟随方法和系统，涉及仿生四足机器人环境感知技术领域，包括：获取仿生四足机器人所在环境的目标图像数据；目标图像数据中包括待跟随目标的图像信息；基于改进的多目标识别算法，在目标图像数据中识别待跟随目标，并基于多目标跟踪算法锁定待跟随目标；采用基于图像视觉信息的跟随策略，对待跟随目标进行跟随；其中，改进的多目标识别算法包括基于深度学习的目标检测算法和基于权重的非极大值抑制算法的目标检测后处理过程。本发明缓解了现有技术中存在的自主跟随时智能化不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN116276956B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211530693.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种定制化药物制备的机器人操作技能模仿学习方法及装置，涉及医疗器械类机器人技术领域。包括获取视觉信息，将视觉信息作为基础识别对象；获取人类专家演示视频，将人类专家演示视频作为制药机器人的模仿对象；基于识别对象和模仿对象，进行制药机器人的视频位置以及运动状态的迁移学习；提取制药机器人的状态信息的特征和运动信息的特征；基于制药机器人的状态信息的特征和运动信息的特征，采用参数化策略网络近似策略函数，利用策略迭代算法训练网络，构建定制化药物制备的决策学习模块。本发明利用观测对比方法即可实现制药机器人制药技能的模仿，整体设计流畅、耗费成本大大降低，制药任务可增加、应用场景可拓展，具有较大的经济效益。
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公开(公告)号：CN116300966B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310494550.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及自动控制技术领域，特别是指一种人机协作搬运的协作机器人控制方法，方法包括：获取操作者的行进位置信息，以及获取协作机器人的状态数据；根据操作者的行进位置信息，实现操作者的长期搬运目标和短期未来未知的预测：若预测到搬运目标，协作机器人将主导任务；若未预测到目标，则由人类主导任务，将操作者的短期未来位置转换为协作机器人的参考位置；在阻抗模型中，根据交互力信息和参考位置，生成协作机器人的期望行进数据；在位置跟踪器中，根据协作机器人的期望行进数据及当前的状态数据，生成对协作机器人的第一控制数据，第一控制数据用于使得协作机器人配合操作者的搬运动作。采用本发明，可以实现人机协作搬运。
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公开(公告)号：CN113570557A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110786670.0
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的球团固结程度评价方法，包括：制备球团；采用扫描电子显微镜或者矿相显微镜获取球团图像；对获取的图像进行图像识别，得到图像中颗粒的数量、周长和面积；基于图像识别结果提出球团固结评价体系，计算出球团内部颗粒生长指数、颗粒均匀性指数、颗粒固结指数及焙烧熟化度。本发明基于球团矿矿相结构图像，采用分水岭分割、卷积神经网络等智能算法来实现球团内部颗粒的分割和识别，并自动量化获取球团内部颗粒的数量、颗粒边界周长、颗粒面积等参数，得到球团矿内部颗粒生长指数、颗粒均匀性指数、颗粒固结指数及颗粒熟化度，对评价铁矿粉的连晶性能以及优化球团矿的焙烧工艺参数具有重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111258267A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010053107.8
申请日：2020-01-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明提供一种人机协作搬运系统及其混合视触控制方法，通过获取协作机器人的机械臂与当前搬运物体之间的交互力信息，使用导纳控制生成当前搬运物体的期望位置；获取当前搬运物体的图像信息，利用视觉伺服控制生成当前搬运物体的期望姿态和高度；并基于径向基函数神经网络生成跟踪控制器，以控制协作机器人跟踪期望位置和期望姿态，令协作机器人协助操作者搬运物体。本发明能够令机器人在协作过程中具备决策与调整的能力，提高人机协作搬运的效率，降低操作者执行任务的专注度并节省操作者体力，提升工作效率。
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公开(公告)号：CN119516868A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411531088.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G09B9/08 , G09B9/10 , G09B9/12 , G09B9/20 , G06F30/28 , G06T17/05 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于unity3D的空中对抗模拟平台，涉及空中对抗模拟训练技术领域，包括：飞行控制器、数据交互模块、数据解析模块、地形设计与构建模块；其中，飞行控制器，用于控制对抗模拟飞行器的飞行姿态、飞行速度和飞行方向；数据交互模块，用于通过交互接口获取对抗模拟控制指令，将对抗模拟控制指令发送给对抗模拟飞行器，并返回状态信息；数据解析模块，用于基于空气动力学模型模拟真实环境下的气动数据，实时计算对抗模拟飞行器和导弹的运动状态与载荷状态；地形设计与构建模块，用于基于unity3D进行地形编辑，生成对抗模拟地形。本发明缓解了现有技术存在的无法进行多种数量下多无人机和有人机结合的对抗训练的技术问题。
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公开(公告)号：CN118493398A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410829309.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种机械臂自适应固定时间控制方法，属于机械臂领域，所述方法包括：通过机械臂的每个关节处的传感器得到每个关节的位置信息和每个关节的速度信息；基于机械臂的期望位置和每个关节的位置信息得到位置误差，基于位置误差和李雅普诺夫理论得到虚拟控制器，基于虚拟控制和速度信息得到速度误差；基于每个关节的速度误差和神经网络基函数，得到神经网络基函数权重的自适应更新律，根据神经网络基函数权重的自适应更新律，得到实时更新的神经网络权重；基于每个关节的位置误差、每个关节的速度误差、神经网络基函数以及实时更新的神经网络权重，得到机械臂每个关节的控制力矩，本方法能够实现精准的轨迹跟踪效果。
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公开(公告)号：CN116300966A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310494550.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及自动控制技术领域，特别是指一种人机协作搬运的协作机器人控制方法，方法包括：获取操作者的行进位置信息，以及获取协作机器人的状态数据；根据操作者的行进位置信息，实现操作者的长期搬运目标和短期未来未知的预测：若预测到搬运目标，协作机器人将主导任务；若未预测到目标，则由人类主导任务，将操作者的短期未来位置转换为协作机器人的参考位置；在阻抗模型中，根据交互力信息和参考位置，生成协作机器人的期望行进数据；在位置跟踪器中，根据协作机器人的期望行进数据及当前的状态数据，生成对协作机器人的第一控制数据，第一控制数据用于使得协作机器人配合操作者的搬运动作。采用本发明，可以实现人机协作搬运。
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公开(公告)号：CN116276956A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211530693.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种定制化药物制备的机器人操作技能模仿学习方法及装置，涉及医疗器械类机器人技术领域。包括获取视觉信息，将视觉信息作为基础识别对象；获取人类专家演示视频，将人类专家演示视频作为制药机器人的模仿对象；基于识别对象和模仿对象，进行制药机器人的视频位置以及运动状态的迁移学习；提取制药机器人的状态信息的特征和运动信息的特征；基于制药机器人的状态信息的特征和运动信息的特征，采用参数化策略网络近似策略函数，利用策略迭代算法训练网络，构建定制化药物制备的决策学习模块。本发明利用观测对比方法即可实现制药机器人制药技能的模仿，整体设计流畅、耗费成本大大降低，制药任务可增加、应用场景可拓展，具有较大的经济效益。
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