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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：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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公开(公告)号：CN115281850B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210970442.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于半球激光列表法的器具姿态评价方法。该方法包括：将透明的棋盘贴纸粘贴在半球外表面上，用双目内窥镜测量系统捕捉某一帧k，包含左、右两张图片，由视觉匹配算法计算得到一张深度图Dk，获得深度图M个点的三维坐标值；将器具尖端放在半球上的每个标记点，调整器具姿态，使实时姿态#imgabs0#与估计的法向量姿态#imgabs1#重合；激光投射光斑到ECG上，记录#imgabs2#的姿态坐标值#imgabs3#重复执行放置器具尖端、调整姿态、投射光斑及记录姿态坐标值的操作，直至达到一定数量的数据样本；根据姿态估计的函数表达式，计算每一次的姿态误差角大小。本发明提供的基于半球激光列表法的器具姿态评价方法能根据实验者意愿来增加测量点样本数，提高精度分析的可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117140497A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310958324.5
申请日：2023-08-01
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种具有扭转关节的多自由度绳驱蛇形机械臂，其包括安装基座和臂体，所述臂体包括多节臂段单元、连接机构和驱动绳，多节所述臂段单元首尾依次通过连接结构连接，且每个臂段单元分别连接驱动绳一端，实现臂段单元控制摆动和扭转姿态，所述驱动绳另一端则延伸至安装基座内部；该机械臂通过驱动绳控制臂段单元摆动和扭转，避免了传统蛇形机械臂采用摆动和俯仰联动来切换作业点，降低了绳索伸缩数据的解算量，提高了臂体反应速度，实现了更高的工作效率。
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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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公开(公告)号：CN117442336A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311402562.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及一种刚柔一体内窥镜三维位姿标定及运动追踪系统，其包括：传感器数据获取模块，通过旋转刚柔一体内窥镜一周，记录一周运动中传感器坐标系{O器圆周运动轨迹的质心建模块套管姿态的仰角s}每个位置相对于发射器坐标系，通过质心sθtvP和方位角b及圆周半径tPb、法向量以得到刚柔一体内窥镜柔rt{O求解内窥镜套管长度V和圆周半径t}的位置tQskr，；以获取传感位姿模型构l及该性尖端的位姿模型；柔性尖端实际位置获取模块，通过贴有ECG的平面板获取内窥镜柔性尖端的实际位置；位置误差获取模块，比较柔性尖端的实际位置与由位姿模型得到的柔性尖端位置，获取内窥镜柔性尖端的三维位置误差，以实现刚柔一体内窥镜末端尖点的追踪。
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公开(公告)号：CN115281850A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210970442.3
申请日：2022-08-12
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于半球激光列表法的器具姿态评价方法。该方法包括：将透明的棋盘贴纸粘贴在半球外表面上，用双目内窥镜测量系统捕捉某一帧k，包含左、右两张图片，由视觉匹配算法计算得到一张深度图Dk，获得深度图M个点的三维坐标值；将器具尖端放在半球上的每个标记点，调整器具姿态，使实时姿态与估计的法向量姿态重合；激光投射光斑到ECG上，记录的姿态坐标值重复执行放置器具尖端、调整姿态、投射光斑及记录姿态坐标值的操作，直至达到一定数量的数据样本；根据姿态估计的函数表达式，计算每一次的姿态误差角大小。本发明提供的基于半球激光列表法的器具姿态评价方法能根据实验者意愿来增加测量点样本数，提高精度分析的可信度。
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