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公开(公告)号：CN112809679B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110098485.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种可形变物体抓取的方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：采用事件相机获取待抓取的可形变物体的视觉信息，对待抓取的可形变物体进行定位和三维重建；在三维重建的待抓取的可形变物体的表面得到抓取点集合；利用事件相机和触觉传感器在抓取点集合中每个抓取点抓取瞬间采集视触觉信息；将采集的视触觉信息输入训练好的抓取质量评价网络，判断抓取的预结果类别，结果类别包括发生滑动的抓取、稳定的抓取和过度的抓取；若结果类别为稳定的抓取，则对待抓取的可形变物体进行抓取操作；若结果为发生滑动的抓取或过度的抓取，则继续对抓取点集合中的抓取点进行抓取预尝试，直至找到结果类别为稳定的抓取的抓取点。
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公开(公告)号：CN113733128B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111072437.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: B25J13/08
Abstract: 一种基于触觉形状感知的柔性机械手及触觉形状感知装置，该柔性机械手包括弹性软囊和摄像机，弹性软囊内充有透明流体介质，表面均匀分布有角度感知靶标，角度感知靶标包括微透镜阵列和位于微透镜阵列下方的图案层，微透镜阵列中的微透镜和图案层中的图案对应地构成多个靶点，当弹性软囊接触到物体时，柔性薄膜变形，角度感知靶标中的靶点随之发生相应的角度变化，由此所带来的靶点图案的变化由摄像机拍摄捕捉，其中，根据靶点图案的变化确定靶点的角度变化，进而确定物体的形状，柔性机械手根据所确定的物体形状进行物体抓取。本发明为机械手提供了一种触觉形状感知反馈机制，尤其可以帮助机器人在视觉受限情况下建立对环境、被操作物的感知。
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公开(公告)号：CN115760909A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211277110.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种路径生成方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。该方法包括：根据目标对象的初始运动状态、目标运动状态以及预设角度，生成初始路径，并基于初始路径结合预设回旋曲线对初始路径及预设角度进行更新，生成更新后的路径及更新后的角度；在更新后的路径的曲率小于预设最大曲率的情况下，根据更新后的路径及更新后的角度，构建目标对象的目标路径；其中，初始路径由两段具有相同半径且互为反向的圆弧组成，预设角度为连续曲率转向曲线和连续曲率圆之间的夹角；该方法增加了最大曲率的约束条件，能够获取到最大曲率最小的路径，提高路径规划的合理性。
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公开(公告)号：CN113954069B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202111243205.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院(CN)
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于深度强化学习的机械臂主动容错控制方法，包括：利用深度学习方法进行实时的故障检测，其中，将训练得到的基于数据的动力学模型作为名义模型来产生机械臂关节速度的残差信号，并根据残差信号进行故障检测和诊断；当发生单或多执行器突变故障时，通过诊断定位故障关节；针对发生故障的关节，基于深度强化学习的辅助控制器与系统控制器一起工作，输出补偿控制力矩以弥补关节性能损失；其中，机械臂的每一个关节配置有基于深度强化学习的辅助控制器，当发生故障时，辅助控制器与名义控制器并行工作，自主估计执行器的故障程度并输出补偿力矩。本发明在机械臂发生执行器突变故障时能够及时进行力矩补偿，实现平滑的主动容错控制。
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公开(公告)号：CN109325315B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811344693.0
申请日：2018-11-13
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种连续型机械臂的静力学建模方法，所述连续型机械臂包括多个分段，每个分段分别包括多个分节，每个分节之间依次通过圆盘连接起来，且每相邻的两个所述圆盘之间夹着一个弹性片，所述圆盘上设有多个过绳孔，在所述连续型机械臂的一端通过绳索施加拉力来驱动所述弹性片弯曲，其中每一个分段分别由多根绳索进行驱动；所述静力学建模方法包括：将所述连续型机械臂中的每个所述弹性片等效为伪刚体模型，以建立所述连续型机械臂的静力学平衡方程。本发明提出的连续型机械臂的静力学建模方法，基于伪刚体模型建立连续型机械臂的静力学平衡方程，解决了传统梁理论力学模型具有积分项导致计算效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113211422B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110332998.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种等曲率联动机械臂，包括若干依次交替设置的第一关节和第二关节，各相邻的两关节之间分别通过相应的一个转动连接件连接；第一关节的管壁内部开设有至少2个圆周均布且沿第一关节轴向延伸的螺旋形槽道，其内分别设有用于传递相同负载的介质；第二关节内沿其轴向设置有至少2个彼此独立的联动轴；转动连接件包括球销副和锥齿轮组，球销副与其两侧的第一关节和第二关节固接，锥齿轮组与第二关节内的各联动轴固定以实现联动，通过该转动连接件可实现相邻两关节之间相互独立地绕不同的方向发生同向同角度的转动。本发明的机械臂更易实现高精度运动控制、承载能力更强且联动效果更稳定可靠。
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公开(公告)号：CN115167434A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210869565.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种局部导航避障方法，包括以下步骤：S1：生成局部高程地图对机器人周围环境表面进行建模以及障碍物表示；S2:根据基于椭圆边界控制障碍函数的模型预测控制规划算法计算机器人的控制指令，进行实时导航避障。本发明基于椭圆边界控制障碍函数的模型预测控制规划算法的设置，可以使机器人的运动规划规避障碍物最小包围椭圆，极大的加快MPC局部避障规划的速度，解决机器人导航的实时性差，不利于机器人的局部实时避障的缺点，实现机器人实时导航避障，在非平坦地形上依旧可以为机器人提供高频率规划，适应性强。
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公开(公告)号：CN115016484A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210699034.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于采样和路径参数化的轨迹规划方法，包括如下步骤：S1、利用TOPPRA算法来获得每一步路径速度平方的采样范围Ki(i＝1,...,N)；S2、从i＝1开始到N，每一步都在Ki范围上进行采样后计算是否满足三阶约束，确保最终的轨迹不会违反各个约束；S3、在每一步中计算可连接的情况下计算两点之间所需要的时间，最终计算整个路径下时间最短所涉及的点连成的轨迹；S4、根据采样时间求解每一时刻系统的系统构型进行控制。本发明能够有效处理有三阶约束的时间最优轨迹规划中的冲击约束，提高机器人使用的安全性，以及有效地保护机器人关节等硬件不会因为快速执行任务而过快地损坏，降低日常频繁维修的风险。
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公开(公告)号：CN114998151A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210682052.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了基于先验生成对抗网络的图像去雾方法，包括：收集成对的有雾图像和无雾图像构建训练集；对训练集的图像进行预处理，获得四通道的图像，所述四通道包括R、G、B三通道以及滤波后保留有高频与低频信息的第四通道；取四通道有雾图像的浅层特征并进行下采样，得到深层特征；对深层特征进行上采样以获取重构上采样特征，上采样过程中通过跳跃连接将上采样之前的图像特征融入重构上采样特征，重构出四通道的去雾图像；根据图像生成器损失和辨别器损失在训练集上训练所述图像去雾模型；图像生成器损失包括有雾图像与去雾图像之间的重建损失，对抗损失，以及表征去雾图像与无雾图像在HSV空间的区别的先验损失。
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公开(公告)号：CN114972464A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210594057.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种透明物体的表面法线估计方法及系统，方法包括：采用网络框架对待估计的透明物体的表面法线进行估计，构建网络框架包括三个编码器和一个解码器；编码器分别是物理先验分支、原始偏振分支以及物理先验置信度分支；使用偏振相机单次拍摄得到待估计的透明物体的四个不同偏振角度的图像，获取图像中每个像素点的原始的线偏振度图、原始的线偏振角图以及物理先验信息；分别输入网络框架，物理先验分支和原始偏振分支中间的特征被提取，并以物理先验置信度分支的特征为指导进行融合得到融合后的特征；融合后的特征输入到所述解码器中对待估计的透明物体的表面法线图进行预测。通过物理先验置信度的概念提高对透明物体表面法线预测的精度。
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