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公开(公告)号：CN115130541A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210447120.0
申请日：2022-04-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种面向3C装配领域微力锁付缺陷检测的深度学习方法，通过建立缺陷数据集样本并利用无监督学习的卷积自编码思想的时序数据特征提取方法，从中提取特征维度一致的锁付缺陷检测评估的特征数据，生成锁付缺陷检测的特征数据集，将原始锁付特征数据集和增强锁付的特征数据集结合后输入轻量级卷积神经分类网络模型进行迭代训练，得到一种有效分类锁付缺陷推理的网络模型。本发明通过普适性的特征提取和特征降维方法以及时序信号深度学习网络，可以判断锁付质量并识别具体的锁付缺陷种类。能够显著提高精密微力锁付质量检测的准确性、稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN114516050A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210207511.5
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统，使用基于反向传播神经网络的半参数摩擦力模型构建广义动量观测器估计机器人受到的外部作用力，通过提升机器人低关节速度下的摩擦力建模准确度，改善了观测器的外力估计精度，结合基于位形雅可比条件数的优化，得到了能有效抑制关节力矩噪声和建模误差对外力估计产生不良影响的机器人位形。满足了在不使用力/力矩传感器的条件下机器人准确感知外力的需求。
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公开(公告)号：CN113447974A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110719309.6
申请日：2021-06-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01T1/16
Abstract: 本发明公开了一种放射源强度三维分布的估计方法，涉及核辐射领域，通过建立数学模型表示放射源强度分布与探测数据之间的关系，将所述放射源强度分布的估计问题转化为求解线性方程的数学问题，通过MLEM迭代的方法进行求解，最终得到环境中所述放射源强度分布的估计值。本申请提出的方案，能够使得机器人在只有少量伽马相机探测数据的情况下完成对放射源强度分布的估计，通过建立数学模型，根据几何关系解析计算出系统矩阵中的每个元素，使得机器人实现对放射源强度分布在线估计的同时提升准确度，并适用于存在障碍物的复杂环境。
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公开(公告)号：CN112327630A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011299388.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种卷积神经网络的半参数化工业机器人动力学建模方法，涉及工业机器人技术领域。包括如下步骤：建立工业机器人动力学模型；设计激励轨迹；采集机器人沿激励轨迹运动的关节电流和编码器信息并进行处理；根据机器人动力学方程和线性矩阵不等式与半定规划算法(LMI‑SDP)求解刚体动力学参数；选取用于获取误差数据集的运动轨迹，采集数据，利用先前所得的刚体动力学参数求得误差；针对每个关节构建卷积神经网络(CNN)，用于误差补偿；模型验证。本发明在考虑机器人传统刚体动力学建模的同时，用卷积神经网络对误差进行建模与补偿，提升机器人动力学建模的精度，为基于机器人动力学模型的控制算法的性能提升打下了基础。
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公开(公告)号：CN107807526B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201711050896.4
申请日：2017-10-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04 , G05B19/404 , G05B19/406
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性仿真智能抑制加工颤振的方法，通过计算在一定主轴转速下不同的归一化变主轴转速幅值和频率组合对应的最大稳定加工切深，再以机床功率额外增加尽可能少和早生切削力做的功尽可能小为优化目标函数，利用寻优算法确定在某一转速下一定切深时最优的归一化变主轴转速幅值和频率组合并将其存入数据库中，当加工采用数据库中的主轴转速和切深时，机床会自动选择对应的最优变主轴转速幅值和频率组合，实施变主轴转速去抑制颤振。在线计算颤振指标量并求取其与预定的阈值的差值，将差值作为智能控制器的输入，而输出则为变主轴转速对应的变主轴转速幅值和频率，对变主轴转速的参数进行反馈调整以更精准地抑制颤振。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107807741B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710963503.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F3/0338
Abstract: 本发明公开了一种基于指点杆的多通道触觉传感器，涉及机器人工程领域，通过集成多个指点杆来实现多通道触觉传感器，包括多个指点杆、连接指点杆的母板以及外置无线收发器，其中指点杆和母板通过间距为一毫米的八管脚FPC卡座连接，母板的主控芯片并通过片多路选择器选择要通信的一个指点杆，主控芯片将这些数据按预定格式打包，并通过无线模块nRF24L01+发送到上位机，上位机负责后续的信号处理，其中基于指点杆的多通道触觉传感器可以最多连接八个指点杆，最大支持十六个自由度，通信周期可以控制在一百毫秒以内，应用场合广泛，可用于多自由度控制手柄的设计、机器人末端抓手的设计等。
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公开(公告)号：CN110065073A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910452880.9
申请日：2019-05-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人动力学模型辨识方法，涉及机器人动力学模型领域，包括三个从内到外的循环，内层循环被配置为让动力学模型中误差的协方差矩阵收敛到一个恒定的值从而使误差的统计学特征被更准确的计算出来；中间层循环被配置为把数据中不符合模型的数据点剔除掉，提高模型参数估计的一致性；外层循环被配置为更新非线性摩擦力模型参数从而提高模型参数估计的准确性；相比于传统动力学模型辨识方法，本发明从统计学角度分析参数辨识问题，采用迭代加权最小二乘法剔除异常点，采用新摩擦力模型提高辨识精度。通过本发明的实施，可以以离线方式准确地、鲁棒地辨识出动力学模型参数，从而为机器人的设计和运用打下牢固的基础。
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公开(公告)号：CN105700476B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201610278122.6
申请日：2016-04-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种无模型参数和驱动器饱和下的颤振主动控制方法，涉及机械加工自动化领域，本发明所述技术方案利用自适应控制率可以在线估计模型参数上界和干扰上界这一特点，采用李雅普诺夫函数设计出自适应边界层控制率，并利用滑模趋近率进一步提高方法的鲁棒性和有效性，进而通过驱动器改变机床固有特性来抑制颤振，能够取得在无模型参数、驱动器饱和且切深较大的情况下进行车削加工仍然能保持整个车削过程稳定的有益效果，从而在保证了工件表面质量的同时，也提高了车削效率。
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公开(公告)号：CN107932560A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711125268.8
申请日：2017-11-14
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: B25J19/061 , B25J13/00 , B25J19/023
Abstract: 本发明涉及一种人机安全防护系统，包括机器人、相机及主控系统，其中主控系统包括：相机通信节点，与相机通信以获取相机采集的点云数据；机器人驱动节点，与机器人通信以实现对机器人的控制；标定节点，标定机器人基坐标系和相机坐标系的位置；视觉融合节点，将相机采集的点云数据集成，并统一在机器人基坐标系下进行描述；机器人点云过滤节点，将机器人自身的点云从所集成的点云中滤除；以及人机安全检测节点，基于滤除后的点云检测机器人运行过程中的危险情况，并根据危险情况生成相应的控制指令以采取相应的措施。本发明具有成本低廉、可扩展性强、配置灵活等特点，也可直接作为示教盒任务或者其他第三方平台的扩展，实现人机安全交互。
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公开(公告)号：CN103914843B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201410136163.2
申请日：2014-04-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于分水岭算法和形态学标记的图像分割方法，对灰度图像进行中值滤波得到滤波后的图像；对滤波后的图像使用OTSU大津法得到二值化图像；利用基于重建的形态学运算处理二值化图像得到特征标记图像；采用分水岭算法对特征标记图像进行变换得到分割后的图像。本发明提供的图像分割方法，利用OTSU大津法和中值滤波，对图像的杂质和噪点进行过滤，并作为分水岭算法的初步标记来源，有效的消除了噪声的干扰；采用形态学运算方法，在保证不丧失有效区域的信息的同时，能够将某些模糊区域或相连区域分离开，保证图像分割的完整性和一致性；结合连通域的计算，可以排除非噪点的无效目标和信息，精确定位的分水岭算法的标记，消除了过分割现象。
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