一种针对闭链奇异点回避的双臂协同运动规划方法及系统

    公开(公告)号:CN116533244A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310606495.1

    申请日:2023-05-25

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开的一种针对闭链奇异点回避的双臂协同运动规划方法及系统,包括:获取被搬运物体的起始点和终止点;根据被搬运物体的起始点和终止点,确定闭链系统的关节路径及雅可比;根据闭链系统的雅可比确定闭链系统关节路径的奇异区域部分;对于奇异区域部分,确定闭链系统的主臂和从臂,基于阻尼最小二乘的雅可比伪逆法确定主臂的关节速度;根据主臂的关节速度,确定从臂的关节速度;对各臂的关节速度进行积分,获得各臂的关节角度变化值;通过各臂的关节角度变化值,替换关节路径中的奇异区域部分,获得闭链系统无奇异点的规划路径。实现了对闭链系统奇异点的回避,保证了闭链系统在奇异点处关节解和被搬运物体在任务空间中解的确定性。

    一种基于等价关系的石油地震勘探系统故障检测方法

    公开(公告)号:CN109919447B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN201910105000.0

    申请日:2019-02-01

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于等价关系的石油地震勘探系统故障检测方法,包括:建立带乘性噪声的石油地震勘探系统模型;在设定时域内,用时间窗内初始状态量来表示该域内所有输出量,构造在扰动和故障共同作用下的输出与输入、扰动及故障之间的等价关系;构造等价空间;构造残差;设计等价向量的评价指标,求取使得评价指标最小的等价向量作为最优等价向量;根据最优等价向量求取残差,进而得到残差某个评价函数值,将所述评价函数值与设定的阈值比较,判断是否有故障发生。极大地避免了基于硬件冗余的花费高,占空间大的显著缺点,可以推广等价空间方法到随机系统的故障诊断中。

    基于Kinect的成人步态提取与异常分析方法

    公开(公告)号:CN108960155B

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN201810743859.X

    申请日:2018-07-09

    Abstract: 一种基于Kinect的成人步态提取与异常分析方法,主要包括以下步骤:(1)采集成人行走视频,基于足端轨迹分析和下肢逆运动学解算获取成人行走的步态时空参数;(2)基于下肢逆运动学推导,计算成人髋关节、膝关节和踝关节的Z‑Y‑X欧拉角和步长;(3)计算每组数据中下肢各关节角的最大值、最小值、均值和方差,获得包括上述关节角、步长和步态时间参数在内的数据;(4)利用K‑S单样本检验得到各参数的分布情况,结合拉伊达准则得到各参数的正常范围。本发明在采集成人步态参数的基础上,基于概率论与数理统计的相关知识对小样本进行分析,得到了各参数的正常范围,可为医生的临床分析提供参考。

    基于足部航姿参考和肩部电子罗盘的个人导航系统及方法

    公开(公告)号:CN104897157B

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201510358598.6

    申请日:2015-06-25

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于足部航姿参考和肩部电子罗盘的个人导航系统及方法,包括:参考系统码盘和固定于码盘的AHRS;行人导航系统包括足部AHRS、肩部电子罗盘和控制器;足部AHRS与肩部电子罗盘连接,参考系统、足部AHRS和肩部电子罗盘分别于控制器连接;肩部电子罗盘将其测量得到的行人航向信息直接输入到足部AHRS,作为其解算姿态转移矩阵时所需的航向信息;足部AHRS通过自身携带的加速度计和陀螺仪以及肩部电子罗盘提供的行人航向信息对行人的轨迹进行解算。本发明有益效果:将肩部电子罗盘测量得到行人航向信息引入到足部AHRS的导航信息解算过程中,以提高足部AHRS的姿态转移矩阵的计算精度。

    一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统

    公开(公告)号:CN119175719A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411700279.4

    申请日:2024-11-26

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本公开提供了一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统,涉及人形机器人技术领域,包括:根据待控制的人形机器人的舵机分布,构建人形机器人动画模型,并进行骨骼绑定;获取待复现动作的人体可视化动捕数据,对人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型进行关节级动作映射,得到映射后人形机器人模型的动作数据;对人形机器人躯干、手臂和腿部进行任务优先级分级,结合平滑后的动作数据,通过逆动力学求解关节力矩;关节力矩作为前馈量,对人形机器人进行动作的复现控制;本发明通过人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型,显著提升了人形机器人拟人化动作生成效率,解决了多自由度人形机器人在连贯动作映射中的技术难题,降低了设计难度。

    一种基于FIR滤波器的水声通信系统故障估计方法

    公开(公告)号:CN109918734B

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN201910104396.7

    申请日:2019-02-01

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于FIR滤波器的水声通信系统故障估计方法,包括:确定水下通信系统的数学模型;确定在有限时域内,受扰动和故障共同作用下该时间域内所有的输出;将所有与待检测故障信息无关的量都视为扰动,利用FIR滤波器对水下通信系统产生的故障进行估计;引入权重矩阵构造估计误差,根据估计误差确定评价指标,求得使得评价指标取得最小值时的最优滤波器增益。本发明有益效果:利用实际应用过程中存在的诸多复杂多变的不确定性,将故障诊断模型概括为带乘性噪声不确定性的离散时变模型,一方面增加了基于模型的故障诊断方法的准确性,另一方面利用解析冗余的思想极大地解决基于硬件冗余耗资大且占空间的劣势。

    一种基于FIR滤波器的水声通信系统故障估计方法

    公开(公告)号:CN109918734A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910104396.7

    申请日:2019-02-01

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于FIR滤波器的水声通信系统故障估计方法,包括:确定水下通信系统的数学模型;确定在有限时域内,受扰动和故障共同作用下该时间域内所有的输出;将所有与待检测故障信息无关的量都视为扰动,利用FIR滤波器对水下通信系统产生的故障进行估计;引入权重矩阵构造估计误差,根据估计误差确定评价指标,求得使得评价指标取得最小值时的最优滤波器增益。本发明有益效果:利用实际应用过程中存在的诸多复杂多变的不确定性,将故障诊断模型概括为带乘性噪声不确定性的离散时变模型,一方面增加了基于模型的故障诊断方法的准确性,另一方面利用解析冗余的思想极大地解决基于硬件冗余耗资大且占空间的劣势。

    基于足部航姿参考和肩部电子罗盘的个人导航系统及方法

    公开(公告)号:CN104897157A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510358598.6

    申请日:2015-06-25

    Applicant: 济南大学

    CPC classification number: G01C21/005 G01C21/165 G01C21/206

    Abstract: 本发明公开了一种基于足部航姿参考和肩部电子罗盘的个人导航系统及方法,包括:参考系统码盘和固定于码盘的AHRS;行人导航系统包括足部AHRS、肩部电子罗盘和控制器;足部AHRS与肩部电子罗盘连接,参考系统、足部AHRS和肩部电子罗盘分别于控制器连接;肩部电子罗盘将其测量得到的行人航向信息直接输入到足部AHRS,作为其解算姿态转移矩阵时所需的航向信息;足部AHRS通过自身携带的加速度计和陀螺仪以及肩部电子罗盘提供的行人航向信息对行人的轨迹进行解算。本发明有益效果:将肩部电子罗盘测量得到行人航向信息引入到足部AHRS的导航信息解算过程中,以提高足部AHRS的姿态转移矩阵的计算精度。

    一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统

    公开(公告)号:CN118114709B

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202410248990.4

    申请日:2024-03-05

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明属于四足机器人控制技术领域,提供了一种四足机器人动作设计与复杂行为生成方法及系统,根据四足机器人的信息,建立四足机器人的动画模型;根据所述动画模型,进行动作设计;对所设计的动作进行轨迹数据的提取,以及以四足机器人获得的累积奖励最大为目标进行优化,建立动作库;对所述动作库中的动作,在时间轴下进行组合后生成行为轨迹数据;根据生成的行为轨迹数据,控制四足机器人。以可视化的动画模型为基础,采用动作函数的形式进行动作设计,动作更具灵活性和可编辑性,可以通过轻松修改函数来改变动作,在实现动作精确控制的前提下,提高了动作设计效率;同时,在时间轴下组合生成行为,组合时间过程较短,行为生成效率较高。

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