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公开(公告)号：CN118331276A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410530951.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于移动作业机器人操控技术领域。本发明公开了一种移动作业机器人人机指令融合方法，解决了移动作业机器人执行任务过程中操作者和机器人的指令融合的问题。本发明所述的一种移动作业机器人人机指令融合方法，当移动作业机器人执行目标任务的过程中，其运行轨迹不满足人类的预期时，操作者会进行指令干预，移动作业机器人的稳定裕度、碰撞几率会改变收益函数的权重占比，从而动态调节人机指令融合的权重分配。本发明能够求解出操作者与机器人操控指令的最佳组合，有效的提高移动作业机器人面对不同介入指令时的适应性。
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公开(公告)号：CN118322197A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410479073.7
申请日：2024-04-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出了一种基于模型解空间快速自收敛的机械臂智能抓取方法，旨在解决现有深度强化学习算法训练机械臂执行智能抓取任务时模型解空间维度过高导致的最优解丢失、模型收敛速度慢等技术问题。该方法首先采用改进YOLOv8网络结合GraspNet端到端抓取网络实现对指定物体的检测识别和6D抓取位姿估计。接下来，设计基于位姿的离散型奖励函数以适应高精度抓取任务，同时设计基于位姿‑能量约束的密集型非线性奖励函数，在保证低能耗的前提下降低机械臂在高维解空间下探索导致的抖动使深度强化学习DDPG模型快速收敛到最优解。然后，提出一种新型的深度强化学习算法R‑DDPG并在仿真环境中训练R‑DDPG算法，利用RRT算法的专家经验对DDPG算法训练前期的探索过程进行引导，解决DDPG算法训练初期面临高维度解空间时探索效率较低的问题，提高模型收敛速度。最后，将训练好的R‑DDPG模型迁移到实物机械臂上并结合视觉模块输出的抓取位姿信息进行抓取操作。
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公开(公告)号：CN116719335A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310666612.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明属于足式机器人运动控制技术领域。本发明公开了一种考虑随机腿部故障的六足机器人容错步态规划方法，解决了六足机器人发生腿部故障后，运动效率及运动稳定性下降的问题，具体方法为：建立离线的六足机器人备选步态集及整机可容错腿部故障状态集，在此基础上以机器人实时腿部运动状态及故障状态为输入，通过设定腿部运动状态转换约束条件并建立对应评价函数，为六足机器人在备选步态集中在线搜索迈下一步时满足约束条件的最优容错腿部运动状态。本发明使六足机器人可根据随机腿部故障，自发地生成具备良好运动稳定性及行进效率的容错迈腿序列，提高了六足机器人在崎岖地形下的容错运动能力以及现实应用性。
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公开(公告)号：CN114972459B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210611042.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于低维点云局部特征描述符的点云配准方法。首先通过均匀采样提取两片点云的关键点，通过构建局部参考坐标系将关键点转移到一个新3D空间形成“3D”描述符；然后我们结合点云邻域内法向量夹角和、曲率和、距离和形成“邻域点特征直方图”描述符来对关键点邻域信息进行编码；“3D”描述符和“邻域点特征直方图”描述符共同组成低维点云局部特征描述符；提出的描述符首先在新的3D空间中对“3D”关键点位置径向搜索，减少了对应点对的搜索空间；最后使用“邻域点特征直方图”描述符通过RANSAC算法进行配准。该算法能够在较短的时间里获得准确的配准效果，适用于对配准效果要求高的精密测量领域。
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公开(公告)号：CN116619422A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310743592.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体特征信号的动作捕捉及腕关节角度估计的机械臂映射方法，属于机械臂控制技术领域。包括：首先采用X‑Y‑Z固定角度法，设计全局框架、局部框架和gForce臂环框架，由手臂关节欧拉角解算方法求得肩部和肘部的关节角度；然后，采集前臂和腕关节处的sEMG信号和IMU信号，对sEMG信号进行处理，得到反映肌电信号变化特征的平滑包络线；接着，通过建立基于肌电信号的PSO‑GRNN角度模型，预测腕关节的角度；最后，由手臂和机械臂的运动特性和结构差异，设计出一种手臂到机械臂的关节动作映射关系。该方法将肌电信号融入到人机交互的过程中，有效的实现了人体手臂与机械臂的协同控制，提高机械臂的灵活性和适应性，增加了人机交互体验感。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114834485B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210599939.9
申请日：2022-05-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种载人足式移动平台的人机协同控制体系及方法。本发明属于足式机器人技术领域。对于传统的控制方式难以高效的完成复杂环境下的作业任务。本发明通过人机协同控制的方式，解决了这一问题，具有在复杂环境下作业完成质量高、驾驶员操纵负担低、安全性高、工作效率高等优点。本发明技术要点为：依据稳定裕度计算函数、机体速度计算函数构建平台收益函数，求解最优控制控制指令集US；依据环境信息，通过双层模糊控制系统，输出驾驶权因子α；将驾驶员操纵指令集UH、平台自主决策指令集US、驾驶自动驾驶权重因子α作为输入，依据人机指令融合策略，输出人协同控制指令集U。
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公开(公告)号：CN116380118A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211506970.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明针对3D激光雷达户外道路建图时Z方向漂移问题，公开了一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法，所述方法包括：提取一帧点云，去除点云畸变后进行点云匹配得到两帧之间机器人的偏移量；提出一种道路地面点提取方法将提取出的地面点云进行道路种子点提取；将种子点集投影到全局坐标系下并利用奇异值分解方法对种子点集进行平面拟合建立平面模型；将点云匹配得到的位置坐标作为预测值，将拟合平面模型计算出的位置坐标作为观测值进行卡尔曼滤波并实时修正激光雷达里程计。本发明能够有效的优化移动机器人在平坦道路上建图时产生的Z轴方向漂移问题，保证移动机器人建图的精确性。
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公开(公告)号：CN113733105B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111207273.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于人的意图识别的协作机械臂模糊变导纳控制系统及方法，本发明控制方法包括以下步骤：S1、采集协作机械臂末端运动信息及人机交互力信息，将合作者对协作机械臂的拖拽牵引意图依据人机交互力与机械臂速度信息分为五种情况。S2、将人机交互力信息及机械臂速度信息作为输入，导纳控制中的阻尼系数作为输出，依据人的意图与阻尼系数特性建立模糊规则，实现阻尼系数的自整定，并按比例实时改变惯性系数。S3、采用递推最小二乘法在线识别人手臂刚度，利用二阶系统临界阻尼条件实时改变阻尼系数的取值范围。本系统及方法将人的意图识别与刚度识别构建于基于速度的导纳控制框架中，使导纳参数可以随外界环境信息实时改变，能够提升物理人机交互系统的安全性、柔顺性和智能性，实现协作机械臂的柔顺控制。
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公开(公告)号：CN115542913A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211218415.7
申请日：2022-10-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于几何与物理特征地图的六足机器人容错自由步态规划方法，该方法包括以下步骤：构建，建立几何与物理特征地图；提出足端位置离散化模型；对六足机器人进行稳定状态空间求解；利用容错自由步态规划算法，将机器人步态规划问题转化为机器人位置状态的转换问题，根据机器人位置状态的转换规则、占据栅格地图信息、稳定裕度的约束求解出机器人的位置状态序列。本发明能够使六足机器人在有泥地、水坑、沙地的野外地形下规划出合理的步态，有效提高机器人在野外地形下的移动效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN113360229B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110612452.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种足式移动装备的人在环辅助决策操控系统架构及功能模块组成，涉及足式移动装备在面对室外自然环境时，一种协同发挥驾驶员智能决策与足式装备行为控制优势，最大限度提升操控系统功能完备性与指令高效性的人机交互方式。本发明所述足式移动装备操控系统提出了硬件功能模块和软件功能模块的架构方案，通过设计人机交互界面、操纵逻辑控制、操纵容错控制、人在环辅助决策以及机体/腿足运动轨迹人工干预等模块实现装备运动状态及外部环境监控、行走模式调控、容错保护、指令融合等人机协同操控功能。所提出人在环辅助决策操控系统架构及功能模块能够保证足式装备在室外自然环境下安全、高效的执行任务。本发明适用于足式移动装备的人机交互领域。
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