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公开(公告)号：CN113742458B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111101881.2
申请日：2021-09-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种面向机械臂抓取的自然语言指令消歧方法及系统，包括以下步骤：标定物体抓取区域和释放区域的各点位置坐标；通过词预测模型训练生成词向量模型；对输入句子进行处理，基于词向量模型生成相应的句向量；通过损失函数计算两个句向量之间的相似度，初步判别两个句子之间语义的一致性；对句子提取有用词，并根据时间状语优先级重新排序，获得规定的句子时序逻辑形式；根据得到的句子时序逻辑形式，判别句子之间语义的一致性；通过堆栈确定句子时序逻辑中的指定物体；结合方位词和位置坐标，机械臂对指定物体进行抓取和摆放。本发明实现自然语言指令之间语义的一致性判别，进一步指导机械臂完成抓取任务。
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公开(公告)号：CN115903781A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211260295.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于ROS2系统的移动机器人自主探索方法及系统，方法包括获取机器人所处位置的环境信息；将环境信息输入至cartographer建图算法进行地图的构建；在地图的空闲区域内生长两棵快速搜索随机树进行边界点提取；过滤和剔除无效边界点；为过滤后的边界点设计收益函数，计算每一个质心点的收益值，选择收益值最大的质心点作为目标点；利用ROS2系统下的导航框架Navigation2对机器人向目标点进行导航，完成环境探索。本发明借助ROS2系统开发了基于快速搜索随机树的自主探索方法及系统，提高了自主探索系统在场景下工作的稳定性。
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公开(公告)号：CN115792942A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211267375.5
申请日：2022-10-17
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS2的安全导航方法，其根据栅格地图信息规划出机器人当前位置到目标点的全局路径；通过深度相机获取深度图像数据，并将深度图像数据转换为激光雷达数据；将激光雷达获取的激光雷达数据和深度图像数据转换的激光雷达数据融合，利用融合后的激光雷达数据构造局部代价地图，并通过动态窗口法在全局路径上规划出局部最优路径；利用超声波传感器获取的超声波传感器数据和激光雷达获取的激光雷达数据计算得到最近障碍物离机器人的距离，并根据距离调节机器人移动速度；利用全局路径、局部最优路径和移动速度进行机器人导航。本发明通过深度相机实现类似于三维激光雷达的避障效果，有效降低了成本。
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公开(公告)号：CN113485373B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110926163.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合模型的机器人实时运动规划方法，包括：S1、提供一张环境地图，使用高斯混合模型获取环境地图中的环境结构特征，并实时提取机器人的节点位姿信息；S2、使用角速度通道和距离融合对机器人节点进行特征初步提取，获得初始特征点集，并更新特征地图；S3、再次使用距离融合对初始特征点集进行进一步提取，获得最终特征点集；S4、使用欧式距离对环境地图更新，得到最终特征地图，完成实时特征提取；S5、在所述最终特征地图中找到机器人起点和终点对应的特征编号，根据所述最终特征点集得到特征矩阵和行人矩阵，并形成特征点的特征搜索树，输出启发式路径。本发明具有导航成功率高、效率高、占用资源少的优点。
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公开(公告)号：CN111596668B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010556856.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于逆向强化学习的移动机器人拟人化路径规划方法，包括：创建运动规划场景，作为地图，根据机器人在所述地图上的信息采集数据集；规定一个训练轮回的场景数，所述训练轮回的场景数的数量与所述数据集中的训练集中场景数的数量相同；计算当前场景的代价地图；在所述代价地图中机器人自主重复规划多次路径，计算规划路径的特征和以及所述数据集中示范路径的特征和；判断示范路径与规划路径是否同伦，根据同伦结果结合两条路径的长度判断是否引入惩罚函数增加规划路径的特征和。本发明有利于形成更为安全可靠、自然舒适的路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112327852A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011240856.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了融合路径信息丰富度的移动机器人自主探索方法，包括：机器人获取感知范围内的环境信息，将环境由未知状态变为已知状态；在已知状态的空闲区域内生成快速搜索随机树，采用聚类算法对快速搜索随机树的边界点进行聚类得到质心点，同时检测边界点的栅格状态并剔除无效点；结合信息增益、路径成本、路径信息丰富度和边界点信息丰富度构建收益函数，计算收益函数在每个质心点的收益值；选择收益值最大的质心点作为目标点，引导机器人向目标点移动；重复以上步骤直至探索完整个环境得到栅格地图。本发明在构建收益函数时加入路径信息丰富度和边界点信息丰富度，丰富边界点选取过程的考量因素，减少机器人的感知不确定性，提升探索效率。
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公开(公告)号：CN111596668A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010556856.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于逆向强化学习的移动机器人拟人化路径规划方法，包括：创建运动规划场景，作为地图，根据机器人在所述地图上的信息采集数据集；规定一个训练轮回的场景数，所述训练轮回的场景数的数量与所述数据集中的训练集中场景数的数量相同；计算当前场景的代价地图；在所述代价地图中机器人自主重复规划多次路径，计算规划路径的特征和以及所述数据集中示范路径的特征和；判断示范路径与规划路径是否同伦，根据同伦结果结合两条路径的长度判断是否引入惩罚函数增加规划路径的特征和。本发明有利于形成更为安全可靠、自然舒适的路径。
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公开(公告)号：CN110127365A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910516765.3
申请日：2019-06-14
Applicant: 苏州大学
Abstract: 一种轴类工件自动上料装置，包括一基座、一顶升机构、一具有进料端和出料端的进料通道和多个上料台阶，进料通道内均匀排列多根轴类工件，且进料通道的两侧垂直设有用于阻挡轴类工件掉落的挡板，挡板在其位于进料通道出料端处的部分分别斜向上延伸构成上料阶梯固定板，上料阶梯固定板固定于基座上，上料台阶对称设置在上料阶梯固定板相对侧面上以构成上料阶梯，顶升机构设置于进料通道的出料端处且作用于进料通道上的轴类工件将其顶升至上料阶梯上不同高度的上料台阶上以完成轴类工件上料操作。本发明能够有效解决目前轴类工件上下料工作效率低下的问题，进一步提高工作节拍，缩短加工工时，从而降低生产成本。
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公开(公告)号：CN119408771A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411492616.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种扑翼飞行器柔性起落机构及飞行器，其包括：装配组件；驱动组件，其包括旋转驱动器及连动杆组，连动杆组连接旋转驱动器；夹持组件，其包括两个柔性抓手，两个连动杆组分别连接于两个柔性抓手；撞击传感器，其连接于装配组件，且与两个驱动组件信号连接，撞击传感器设置于两个柔性抓手之间。本发明能够实现稳定连接于异形结构的目的，其能够更好地提升其使用灵活程度以适应更为多变的作业环境，即使在受到撞击时，其也能够就近抓取附近结构，避免发生坠落损伤。相比于现阶段常规飞行器相关结构来说，本申请兼具自动化程度高、使用范围广泛、连接稳定性强、可控请及灵活性高以及使用寿命长等显著优势，为飞行器结构的发展提供新思路。
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公开(公告)号：CN115476362B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202211236891.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 苏州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供一种移动操作机器人定位引导方法，其包括：S102、获得环境数据信息；S104、将激光雷达所获取的环境数据信息进行采样处理优化，构建出大场景的全局栅格地图，并存储在服务器中；S106、根据当前时刻激光雷达采集到的移动底盘在此时刻的点云数据，利用服务器中的全局栅格地图进行移动底盘的位姿信息的特征匹配，实现移动底盘的全局定位；S108、优化从起始点到待操作点的移动操作机器人的移动底盘的轨迹；S110、根据优化后的轨迹，控制移动操作机器人的移动底盘运动至待操作点；以及S112、利用视觉机构对大场景进行扫描，得到大场景的点云数据；通过视觉机构所获得的大场景的点云数据识别待操作对象，并控制机械臂对待操作对象进行操作。
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