一种基于机器学习的AGV动态避障方法

    公开(公告)号:CN114675648A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210305690.6

    申请日:2022-03-25

    Abstract: 本发明属于机器人相关技术领域,其公开了一种基于机器学习的AGV动态避障方法,包括以下步骤:(1)对二维激光雷达点云数据进行动态障碍物划定,标记出动态障碍物的覆盖范围;(2)计算获得动态障碍物的速度向量;(3)计算获得动态障碍物的趋势向量;(4)构建AGV运动引导矩阵和运动引导张量;(5)使用AGV运动引导张量作为深度强化学习的神经网络输入以构建神经网络;(6)对深度强化学习训练引入基于动态障碍物运动状态的多阶动态惩罚机制(7)对深度强化学习训练引入AGV前进奖励机制;(8)进行深度强化学习避障训练,进而控制AGV进行避障。本发明具有较高的避让安全性和避让效率,实施性和适应性较好。

    一种可扩展的通用编码生成系统及方法

    公开(公告)号:CN111859861A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010752167.9

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明属于计算机科学信息化技术领域,公开了一种可扩展的通用编码生成系统及方法,包括编码对象注册中心管理所有需要编码的对象类型信息;编码规则定义器定义编码规则;编码生成器根据编码规则的定义,从待编码的对象中获取相应属性值,通过属性计算、编码转换和片段组合得到新的编码值,分发给编码申请者;编码对象类型库存储所有注册的对象类型;编码规则库存储所有的编码规则定义;编码库存储编码以及生成编码的对象属性值。本发明可根据业务需要动态注册新的编码对象类型,自定义编码生成规则,生成新的编码,并提供对编码对象类型,编码规则以及编码的管理,保证编码的正确性,唯一性和一致性。

    一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统

    公开(公告)号:CN119658684A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411798826.7

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本公开涉及一种面向抓取任务的视觉关系理解方法及其系统,包括:获取包含多个物体的场景图像;基于深度卷积网络对所述场景图像进行特征提取,得到场景图像的基础特征层;将基础特征层输入到目标检测网络中,获取每个物体的分类信息和位置信息;将分类信息和位置信息映射到基础特征层上,得到每个物体的感兴趣区域,通过关系过滤器剔除掉不相关的物体特征对,得到相关的物体特征对;将物体特征对输入到视觉关系检测网络中,得到关系矩阵;结合抓取任务和关系矩阵确定物体抓取顺序,根据物体抓取顺序对目标物体进行抓取。本公开方法通过理解复杂场景中多目标物体的视觉关系,获取合理的抓取顺序,保证机器人抓取作业过程中的安全性和可靠性。

    基于改进人工势场RRT*的路径规划方法和系统

    公开(公告)号:CN118500429A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410572804.2

    申请日:2024-05-10

    Abstract: 本公开涉及路径规划领域,尤其涉及一种基于改进人工势场RRT*的路径规划方法和系统,所述方法包括如下步骤:S10、基于RRT*算法在采样空间中随机采样得到采样点;用改进人工势场修正所述采样点,以自适应步长获取新节点位置;S20、通过迭代次数以及局部节点密度来自适应调整邻域搜索半径来完成路径更新,对新节点进行重选父节点以及重布线操作;S30、将通过碰撞检测的新节点加入至随机树节点集合;S40、判断是否搜索到第一条可达路径,若搜索到,则将该路径保存至节点列表。本公开可以提升对不同环境的适应能力并加快收敛速度。

    一种具有动态目标的场景的语义地图构建方法及系统

    公开(公告)号:CN118411507A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410445066.5

    申请日:2024-04-12

    Abstract: 本发明属于地图构建相关技术领域,其公开了一种具有动态目标的场景的语义地图构建方法及系统,方法包括:对激光点云数据进行聚类获得多个点云簇;采用目标检测框对图像数据进行目标检测并语义标注,获得动态目标和静态目标;获取激光坐标系和相机坐标系之间的坐标转换关系;将目标检测框及语义标注投影至激光坐标系,将目标检测框的语义信息与投影后的目标检测框内所占夹角最大的点云簇进行匹配;建立栅格化二维平面,将语义标准后的点云簇投影至栅格化二维平面,将语义标注为动态目标的点云簇对应的格栅归类为空,将静态目标对应的格栅归类为占用状态,获得目标语义地图。本申请实现了对动态目标的准确识别并对静态环境实现语义描述。

    一种面向复杂边界平面域的等几何多面片网格生成方法及系统

    公开(公告)号:CN118350153A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410538560.6

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明属于结构拓扑优化领域,并具体公开了一种面向复杂边界平面域的等几何多面片网格生成方法及系统,其包括:对于具有复杂边界的平面域,获取其初始边界以及初始参数化网格;计算Beltrami系数模,进而筛选出部分插值点;对插值点进行聚类;对每个类别:计算该类别中所有插值点的平均坐标,在初始边界上确定与平均坐标距离最近的关键点,并在对边上选取弧长参数一致的点构成点对;基于点对,构建与初始边界正交的NURBS曲线,将平面域划分为多面片结构,对每个面片重新生成网格,进而调整面片间单元连续性使其达到C1连续。本发明可以准确针对自交网格进行多面片划分,划分面片数量较少且生成网格无自交、质量较高。

    一种等几何单元刚度数据计算组装的GPU并行加速方法、系统及应用

    公开(公告)号:CN118349356A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410540756.9

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明属于刚度矩阵组装领域,并具体公开了一种等几何单元刚度数据计算组装的GPU并行加速方法、系统及应用,其包括:基于结构的B样条等几何分析网格,获取控制点对和#imgabs0#网格,并得到结构的B样条等几何分析网格各参数方向上的#imgabs1#提取矩阵及Bernstein基函数,基于Bernstein基函数计算位移矩阵B,进而得到#imgabs2#单元刚度矩阵K0;基于GPU加速技术,采用Element‑wise方法或Interaction‑wise方法计算全局刚度矩阵;本发明方法广泛适用于异构系统架构,在减少内存消耗的同时极大的加快了计算速度和优化效率,为复杂模型的等几何拓扑优化的深入发展提供了可能。

    一种绳驱柔性机械臂的时频协同扰动抑制方法及系统

    公开(公告)号:CN116038674B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202211434052.0

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明属于机械臂运动控制相关技术领域,其公开了一种绳驱柔性机械臂的时频协同扰动抑制方法及系统,系统包括松弛模糊扰动观测器、绳驱柔性机械臂运动控制器及自趋优陷波滤波器,松弛模糊扰动观测器用于实时观测外部扰动引起的绳索拉力变化;绳驱柔性机械臂运动控制器用于依据绳索拉力变化数据发出控制信号到自趋优陷波滤波器;自趋优陷波滤波器用于对接收到的控制信号进行陷波滤波,以衰减掉预定频率的干扰信号,进而抑制绳驱柔性机械臂的振动;自趋优陷波滤波器还用于将经陷波滤波后的控制信号传输给绳驱柔性机械臂。抑制系统通过松弛模糊扰动观测器及自趋优陷波滤波器联合实现了时域与频域两个角度的协同扰动抑制,提高了精度。

    一种基于虚拟参考输入的绳驱机械臂轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN116038689A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211434534.6

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明属于机械臂运动控制相关技术领域,其公开了一种基于虚拟参考输入的绳驱机械臂轨迹跟踪控制方法,该方法包括以下步骤:(1)基于运动学模型及绳索驱动机械臂的机构动力学模型推导末端至电机的逆运动学模型和逆动力学模型,以构建末端‑电机指令转换器,用于将规划的末端指令和期望的关节转矩转换为电机的角度和负载指令;(2)构建伺服电机驱动系统的T‑S模糊模型,以实现伺服电机驱动系统的动态特性解耦表征;(3)设定虚拟参考输入,将轨迹跟踪问题转化为系统镇定问题;(4)利用非并行分布补偿控制机制设定模糊状态反馈控制器,并调节系统的位置、转速和力矩,以跟踪给定指令。本发明提高了系统的响应速度。

    基于事件触发的机器人变增益超螺旋滑模控制方法及系统

    公开(公告)号:CN114488804A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210064143.3

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本发明属于机器人控制领域,并具体公开了一种基于事件触发的机器人变增益超螺旋滑模控制方法及系统,其包括:S1、构建机器人多模式统一运动学误差模型;S2、设计与误差相关的PI滑模面;S3、设计无颤振超螺旋滑模趋近律,并构建增益自适应函数,使滑动变量远离滑模面时采用与时间线性相关的高增益,到达预定邻域时切换至基于势垒函数的变增益;S4、基于机器人多模式统一运动学误差模型和无颤振超螺旋滑模趋近律设计控制器,以控制机器人进行轨迹跟踪;对远离滑模面的滑动变量,采用周期采样的时间触发形式;对于到达预定邻域的滑动变量,采用事件触发形式。本发明能够实现快速收敛,在缺乏扰动导数的边界信息时实现无抖动的跟踪控制。

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