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公开(公告)号：CN117798979A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410015623.X
申请日：2024-01-05
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于灵巧机械手智能降温技术领域，公开了一种灵巧机械手智能降温系统及控制方法，安装于灵巧机械手的手掌内部，接近腕关节处，包括控制系统、无线传输模块、外壳、单向透气膜、温度传感器和降温装置，侧壁和底部能够透气，控制系统和无线传输模块安装在外壳顶部，降温装置安装在外壳内，并与控制系统电连接，单向透气膜包括侧面单向透气膜和底部单向透气膜，侧面单向透气膜包覆在外壳的侧面外表面，气体由外向内单向流动，底部单向透气膜包覆在外壳底部外表面，气体由内向外单向流动，温度传感器设置在外壳侧面。本发明在整个系统中主要采用蒸发降温原理与闭环反馈控制策略，从而保证整个灵巧机械手系统的安全性及稳定性。
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公开(公告)号：CN117724531A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311739676.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了基于三维维诺图的多无人机协同围捕轨迹规划方法及系统，包括无人机和目标的运动状态信息感知、前端基于三维维诺图计算的点到点轨迹规划、后端的轨迹优化；在点到点轨迹规划中使用GPU加速的三维维诺图对无人机和目标位置及所处空间进行了建模与元胞划分，根据保证收敛的质心策略计算目标点；在后端的轨迹优化中，构建了保证目标可见性的带约束的优化问题，进行重新参数化并将优化问题的约束转化为无约束优化项，并使用数值优化方法求解。本发明能够实现灵活且具有理论依据的多无人机协同目标围捕轨迹规划，使得围捕决策更加高效、轨迹规划更加可靠、求解速度更加迅捷。
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公开(公告)号：CN117621080A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311767126.7
申请日：2023-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于抓取成本预测和L加速梯度重启优化的抓取规划方法，能够综合优化抓取位姿和轨迹规划，生成最近邻高成功率的抓取轨迹。本发明通过神经抓取距离场（NGDF）预测机械臂最优抓取位姿，并根据实际末端位姿与最近邻可行抓取位姿的距离构建抓取代价模型，结合该模型构建机器人轨迹优化目标函数，从而实现抓取位姿和最优轨迹的耦合规划。同时本发明设计L加速梯度重启算法进行目标函数最小值求解，该算法能够自适应调整李普希兹常量保证加速梯度下降幅值，同时通过重启算法减小算法对于参数设置的依赖，实现目标函数快速优化求解。
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公开(公告)号：CN116978117A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310765621.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序图卷积网络的三维手臂姿态估计方法，首先构建三维手臂姿态数据集，并按一定比例划分为训练集和测试集；进一步地，构建人体手臂无向拓扑图，通过邻接矩阵对该图结构进行表达；基于不同通道应用不同权值矩阵的方式设计通道语义局部图卷积来提升图卷积表达能力；基于多头注意力机制，并不再局限于逐元素点积操作，设计自适应全局图卷积模块，增强对输入的自适应能力；进一步地，综合两个图卷积模块设计SAG模块，将其与基于时序卷积的VideoPose3d网络相结合，实现从单目RGB视频序列中的二维关节估计人体三维姿态信息，并优于主流模型。
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公开(公告)号：CN116945170A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310890785.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于机器人智能抓取技术领域，基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法，包括以下步骤：步骤A01：基于Pybullet和TACTO建立机器人仿真抓取平台；步骤A02：根据步骤A01建立的机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像，获得多模态抓取数据集；步骤A03：建立静态视触抓取稳定性分析模型；步骤A04：根据步骤A01搭建的仿真抓取平台采集动态先验数据，获得仿真抓取物体数据集；步骤A05：构建时空卷积抓取稳定性评估模型；步骤A06：训练与验证动态视触融合模型。通过触觉模态信息与视觉模态信息的相互补充，提高抓取的准确性和稳定性。抓取稳定性评估有助于提高机器人的抓取成功率和工作效率，对机器人抓取任务的高效成功实现具有重要的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116729659A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310492893.5
申请日：2023-05-05
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
IPC: B64U10/70 , B64U20/70 , B64U10/10 , B64U30/299 , B64U30/20
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，尤其涉及一种地空两栖球型无人机，具体包括球形外壳、无人机主体、转向环架机构，所述球形外壳为镂空结构，由两个相互对称的半球结构拼装而成，且在两个半球结构的中心位置均设有球壳连接件；所述的无人机主体通过转向环架机构与球壳连接件连接安装在球形外壳内，具体的，所述转向环架机构通过球壳连接件连接安装在球形外壳内，所述的无人机主体设置安装在转向环架机构内。本发明采用舵机驱动单轴无人机摆动，取代了传统单轴旋翼无人机使用襟翼控制转向的方案，在保证无人机空中飞行优势的同时，靠舵机驱动无人机重心偏移，能够利用球形外壳在地面上进行隐蔽的滚动行进，结构上更加简洁小巧，拓展了无人机作业范围。
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公开(公告)号：CN116700278A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310793427.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于AGV运动控制技术领域，公开了一种偏心双舵轮AGV低能耗转向与运动误差补偿方法，适用于对角布置的偏心双舵轮AGV底盘的精确运动控制。本发明根据逆运动学最优求解控制AGV低能耗转向，并对转向误差进行补偿，根据给定AGV运动方向θ，速度V，以及角速度W，求解出两个舵轮的运动参数，包括舵向角R1,R2和线速度W1,W2，并且所求得舵向角R1,R2为最小转动量，具有转动能耗最优的特点；同时由于偏心舵轮在转动时受底盘自重及地面摩擦影响，无法原地转动，本发明根据舵轮转动量对行走电机进行补偿，满足偏心舵轮原地转动的需求。本发明为偏心舵轮的AGV底盘提供了低能耗转向与运动误差补偿方法。
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公开(公告)号：CN116695342A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310612156.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及机器人轨迹规划领域，尤其涉及一种基于曲率分段的机器人辅助缝制进给轨迹规划方法，具体过程为：基于Canny算子提取目标待缝制底板的轮廓并转换为缝制曲线；获得目标缝制曲线后，根据机器人与缝纫机完成曲线缝制的运动约束关系，建立机器人末端点与缝制曲线点的位姿关系，生成机器人进给轨迹；分析缝制曲线曲率变化趋势，结合缝制工艺要求，对缝制曲线进行曲率分段；最后基于梯形速度曲线规划方法对分段后曲线进行速度规划，得到适合不规则曲线缝制的轨迹速度，完成机器人末端辅助缝制的速度规划。本发明的方法有效改善了在面对具有复杂曲线的缝制任务时，机器人在曲率变化处的速度波动问题，实现了复杂曲线的较平稳缝制。
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公开(公告)号：CN116619365A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310595560.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 浙江大学 , 余姚市机器人研究中心
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人模型辨识领域，公开了一种复合机器人车臂协调动力学最优激励与高精度辨识方法，本发明通过复合机器人车臂协调运动的动力学递推模型设计非奇异线性化回归方程，然后基于有限项傅立叶级数和动力学回归矩阵加权条件数设计车臂协调运动的最优激励轨迹，并基于异常数据抑制和测量噪声先验知识设计动力学参数的高精度自适应加权迭代求解算法，最终实现复合机器人车臂协调动力学模型的高精度鲁棒辨识。本发明方法能够实现车臂协调全状态动力学线性化建模与最优同步激励，同时面向测量噪声和异常数据实现动力学模型参数的高精度鲁棒辨识，最终有效提升复合机器人模型辨识的准确性和物理一致性。
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公开(公告)号：CN114952849B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210621679.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，公开了一种基于强化学习与动力学前馈融合的机器人轨迹跟踪控制器设计方法.该方法可在被控系统中存在动力学不确定性、未建模非线性因素、参数摄动和未知外部干扰等条件下，能够自主准确跟踪参考轨迹，并自适应减小轨迹误差以实现提高轨迹跟踪精度。本发明运用了动力学前馈控制和人工蜂群算法对动力学参数进行辨识补偿作为控制方法的基础，通过二者的融合，加之针对未建模的非线性因素、外部干扰等偏差的强化学习TD3补偿算法，实现了控制方法和控制器的设计。该控制方法能对不同结构参数机械臂的动力学不确定性所产生的轨迹误差进行自适应反馈调整和补偿，有效提高轨迹跟踪精度和性能。
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