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公开(公告)号：CN114332209B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111656936.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/70 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于机器人抓取位姿检测相关技术领域，其公开了一种基于轻量级卷积神经网络的抓取位姿检测方法及设备，包括以下步骤：(1)基于网络收敛性指标构建模型；(2)基于包含待抓取物体RGB‑D信息和抓取位姿检测框的抓取数据集来训练模型；(3)基于未知物体的RGB‑D图像及模型得到抓取质量特征图、抓取角度特征图及抓取宽度特征图；(4)索引抓取质量最大的位置，基于此确定抓取角度及夹爪宽度，继而确定机器人的抓取姿态；(5)计算获得机器人坐标系下的机器人抓取位姿。该模型参数量及浮点计算数目少，能够在计算和存储资源受限的边缘计算设备上实现未知物体的实时抓取位姿估计，赋能基于边缘计算设备的针对未知物体的机器人抓取领域。
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公开(公告)号：CN117109581A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310976139.9
申请日：2023-08-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于无线定位相关技术领域，其公开了一种移动机器人自定位导航方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法包括：S1，同步接收多个标定标签的非连续相位信息以及对应的相位时间戳，同时获取移动机器人的里程计信息与对应的里程时间戳；S2，利用相位解缠算法将非连续相位信息转换为连续相位信息；利用时间戳匹配算法完成连续相位信息与里程计信息的时间戳匹配；S3，利用相位‑距离转换关系与LM优化算法获取移动机器人的初始位置；S4，根据移动机器人的初始位置、场景栅格地图信息以及目标位置信息进行路径规划导航。本发明提出基于RFID的移动机器人自定位导航具有精度高、实时性好、计算量小、抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN116054683A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310176907.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02P27/06 , H02M7/5387 , H02M1/088
Abstract: 本发明属于交流电机驱动领域，并具体公开了一种变拓扑电机驱动器及其柔性变拓扑切换控制方法，其包括功率开关桥臂L1、L2、L3、L4，以及单刀双掷切换开关K1、K2、K3；单刀双掷切换开关包括动端和不动端X、Y；A相绕组的左节点连接L1的输出节点，右节点连接K1的动端；B相绕组的左节点连接L2的输出节点和K1的不动端X，右节点连接K1的不动端Y和K2的动端；C相绕组的左节点连接L3的输出节点和K2的不动端X，右节点连接K2的不动端Y和K3的不动端X；K3的动端连接L4，不动端Y连接L1。本发明电路结构最大化利用了桥臂的容量，减少了开关数量，同时避免了因开关同时导通导致的桥臂短路。
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公开(公告)号：CN114543786A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210337210.4
申请日：2022-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于爬壁机器人定位领域，并具体公开了一种基于视觉惯性里程计的爬壁机器人定位方法，其包括：通过爬壁机器人上的视觉惯性里程计获取测量数据；以滑动窗口形式，根据获取的测量数据，使用常规的捆集模型对状态变量进行求解；根据机器人与构件之间的坐标系变换关系，将滑动窗口中的机器人位置投影到构件上，获取投影点位置及该投影点表面法向，即吸附信息；根据吸附信息构造吸附约束项，将该吸附约束项添加到常规的捆集模型中，形成改进的捆集模型；根据改进的捆集模型对状态变量进行求解，获取机器人的最优位姿，实现爬壁机器人定位。本发明可减少里程计累积误差，提高定位算法的精度和鲁棒性，实现爬壁机器人大范围高精度定位。
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公开(公告)号：CN114475842A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210166907.X
申请日：2022-02-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明属于爬壁机器人领域，并具体公开了一种用于负压式爬壁机器人的双层柔性吸附腔，包括依次连接的上层板、上层吸附腔、中间板和下层吸附腔，其中：上层吸附腔为带褶的柔性风腔罩，下层吸附腔为环形柔性罩，下层吸附腔内轮廓比上层吸附腔外轮廓大，并通过环形中间板连接在一起，形成阶梯型结构，上层吸附腔与下层吸附腔连通；上层板和中间板均为刚性板，上层板上安装有风机，风机用于制造上层吸附腔和下层吸附腔内负压环境。本发明双层阶梯型结构的吸附腔能够利用内外气压差将下层吸附腔紧压在被吸附表面，吸附腔经过突起时下层吸附腔发生形变，紧密地包裹住突起，保证气密性；可有效解决负压式爬壁机器人在不平整表面移动时的漏气脱附问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114347017A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111517319.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人相关技术领域，其公开了一种基于平面投影的吸附式移动加工机器人曲面运动控制方法，该方法包括获取三维曲面上机器人运动的运动路径点；将运动路径点向三维曲面的AABB包围盒面积最大的二维坐标平面投影获得投影路径点；对相邻投影路径点进行速度规划，获得机器人的运动轨迹在二维坐标平面上的理想投影轨迹；将机器人的三维姿态信息投影至二维坐标平面获得实际投影状态变量；将理想投影轨迹与实际投影状态变量做差得到误差状态变量，构建以误差状态变量与速度控制变量为参数的代价函数，采用代价函数的最优解对机器人当前时刻的速度进行修正。该方法为高精度、高质量的吸附式移动加工提供高精度控制基础。
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公开(公告)号：CN114332209A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111656936.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于机器人抓取位姿检测相关技术领域，其公开了一种基于轻量级卷积神经网络的抓取位姿检测方法及设备，包括以下步骤：(1)基于网络收敛性指标构建模型；(2)基于包含待抓取物体RGB‑D信息和抓取位姿检测框的抓取数据集来训练模型；(3)基于未知物体的RGB‑D图像及模型得到抓取质量特征图、抓取角度特征图及抓取宽度特征图；(4)索引抓取质量最大的位置，基于此确定抓取角度及夹爪宽度，继而确定机器人的抓取姿态；(5)计算获得机器人坐标系下的机器人抓取位姿。该模型参数量及浮点计算数目少，能够在计算和存储资源受限的边缘计算设备上实现未知物体的实时抓取位姿估计，赋能基于边缘计算设备的针对未知物体的机器人抓取领域。
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公开(公告)号：CN111898219B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010745323.9
申请日：2020-07-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于大型复杂构件机器人化加工领域，公开了一种大型复杂构件机器人化表面加工的区域划分方法及设备，该方法包括：1)获取大型复杂构件待加工表面的CAD模型并确定其包围盒；2)调整CAD模型的位姿；3)离线编程得到机器人末端工具路径的点云模型；4)进行机器人可加工区域筛选得到加工点云模型；5)进行加工点云模型的稀疏化处理得到稀疏点云模型；6)进行纵向分区，得到一级子区域；7)对一级子区域进行横向分区，得到二级子区域；8)获取二级子区域边界点云信息，对加工点云模型分区得到构件的分区点云模型。本发明可为大型复杂构件机器人化表面加工过程中的系统布局、运动规划及控制提供基础。
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公开(公告)号：CN112172953B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010961995.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: B62D57/024 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种爬壁机器人吸附腔位姿调整机构及控制方法，属于机器人技术领域。本发明通过上滑轮组与下滑轮组组成滑轮组，将小型伺服电机驱动拉线轮所在传动绳索上产生的拉力进行放大，其放大倍数取决于上滑轮组与下滑轮组所包含的滑轮数量，该机构相比于传统的齿轮或丝杠减速机构，布置灵活，体积小、重量轻，减速比可根据吸附腔的负载进行调整。本发明中并联约束臂采用3RRS构型，可以提供平行于曲面切面方向的两个转动自由度和与曲面法相方向相同的平动，符合吸附腔曲面适应的需求；本发明采用小型伺服电机驱动，清洁、安静、便于控制，体积小、重量轻、输出力量大，解决了当前机器人小型化的需求。
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公开(公告)号：CN112372631B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011067113.5
申请日：2020-10-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于大型复杂构件机器人加工领域，公开了一种大型复杂构件机器人加工的快速碰撞检测方法及设备，该方法包括：1)离线编程得到大型复杂构件待加工表面的点云模型；2)机器人运动学建模与CAD模型简化；3)预设机器人基座位置，并指定作业区域；3)任务目标点集稀疏化；5)最优逆运动学唯一解求解；6)确定最可能发生碰撞的碰撞检测特征点集；7)进行所有特征点对应机器人空间构型与大型复杂构件之间的碰撞检测。本发明可实现机器人基座位姿与作业区域确定条件下，大型复杂构件与机器人之间高效、准确的全局碰撞检测，可为大型复杂构件机器人加工过程中的区域划分、布局优选及运动规划等提供基础。
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