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公开(公告)号：CN114610037A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210254462.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的机器人一体化网络架构优化方法及系统，首先基于多模传感器在一个由浅入深的分层式网络中进行不同程度的环境抽象特征提取；然后以上述分层式网络为主干，根据移动机器人的定位、规划、目标识别和博弈决策等方面的需求，在不同抽象层位置设计分支网络进行一体化网络实现；最后采用多目标联合的融合优化对前述一体化网络进行迭代优化，使得机器人输出合理移动和博弈策略。本发明提出的一种主干特征分层抽取、多任务分支式设计的一体化网络结构及其优化方法，解决了现有移动机器人各功能模块松耦合和分离研究的问题，提升了网络运行效率和数据利用率，减少了模块间冗余和耦合调试成本，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN114610037B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210254462.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
IPC: G05D1/43 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的机器人一体化网络架构优化方法及系统，首先基于多模传感器在一个由浅入深的分层式网络中进行不同程度的环境抽象特征提取；然后以上述分层式网络为主干，根据移动机器人的定位、规划、目标识别和博弈决策等方面的需求，在不同抽象层位置设计分支网络进行一体化网络实现；最后采用多目标联合的融合优化对前述一体化网络进行迭代优化，使得机器人输出合理移动和博弈策略。本发明提出的一种主干特征分层抽取、多任务分支式设计的一体化网络结构及其优化方法，解决了现有移动机器人各功能模块松耦合和分离研究的问题，提升了网络运行效率和数据利用率，减少了模块间冗余和耦合调试成本，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN115170666A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210833085.6
申请日：2022-07-15
Applicant: 上海交通大学 , 中国长峰机电技术研究设计院
Abstract: 本发明提供了一种基于外部记忆的机器人导航方法及系统，包括：里程计位姿估计模块输入相邻两帧RGB图像，处理后得到多尺寸特征图,进行互卷积操作，并经过更深网络层处理获得机器人位姿估计；将位姿作为输入，并写入外部记忆池，同时从记忆池中读取包含机器人运动轨迹信息的特征向量；利用特征向量输出运动策略，控制机器人运动；对里程计位姿估计网络进行预训练，构建一体化网络优化策略，对各模块进行监督学习和强化学习联合优化。本发明将外部内存资源与神经网络耦合，并将传统对环境特征的记忆改进为对历史位姿序列的记忆，避免了冗余环境特征带来的计算存储资源开销，增大了网络的记忆容量，扩展了神经网络的功能。
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公开(公告)号：CN114454157B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111575047.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海交通大学深圳研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于机器人的局部轨迹调整与人机共享控制方法和系统，以提升手术机器人的自主性，将人与机器人的关系从主从式转变为协同式。当人的指令与机器人参考轨迹相差较大时，机器人会结合人的虚拟交互力对自身参考轨迹进行局部主动调整；当人与机器人意图相差较小时，将综合考虑人机双方指令，并基于系统安全性评估指标动态调节人机混合成本函数，计算最优控制量，实现人机共享控制。本发明还提供相应的计算机程序存储介质与机器人。
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公开(公告)号：CN114463433B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111575033.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海交通大学深圳研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于光纤应变传感器与单目相机融合的体内SLAM方法和系统，包括：视觉光纤时空对齐步骤；数据预处理步骤；系统初始化步骤；软组织运动形变剔除步骤；位姿计算与优化步骤。本发明还提供相应的计算机存储介质与手术机器人。本发明能适应动态、光照不足以及存在大量无纹理区域的体内环境，在使用相机图像进行位姿估计失败或者图像特征点不足时，能够使用光纤数据进行末端位姿估计，避免重定位环节。此外，光纤数据能够提供图像帧间的位姿约束，得到更加精确的位姿和地图点坐标，完成体内环境下对连续体机器人进行精确的末端定位和体内环境建图的任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114454157A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111575047.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海交通大学深圳研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于机器人的局部轨迹调整与人机共享控制方法和系统，以提升手术机器人的自主性，将人与机器人的关系从主从式转变为协同式。当人的指令与机器人参考轨迹相差较大时，机器人会结合人的虚拟交互力对自身参考轨迹进行局部主动调整；当人与机器人意图相差较小时，将综合考虑人机双方指令，并基于系统安全性评估指标动态调节人机混合成本函数，计算最优控制量，实现人机共享控制。本发明还提供相应的计算机程序存储介质与机器人。
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公开(公告)号：CN114463433A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111575033.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 上海交通大学深圳研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于光纤应变传感器与单目相机融合的体内SLAM方法和系统，包括：视觉光纤时空对齐步骤；数据预处理步骤；系统初始化步骤；软组织运动形变剔除步骤；位姿计算与优化步骤。本发明还提供相应的计算机存储介质与手术机器人。本发明能适应动态、光照不足以及存在大量无纹理区域的体内环境，在使用相机图像进行位姿估计失败或者图像特征点不足时，能够使用光纤数据进行末端位姿估计，避免重定位环节。此外，光纤数据能够提供图像帧间的位姿约束，得到更加精确的位姿和地图点坐标，完成体内环境下对连续体机器人进行精确的末端定位和体内环境建图的任务。
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公开(公告)号：CN119635659A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510062149.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种面向移动操作臂视觉伺服的基于人工势场的约束处理规划方法和系统，包括以下步骤：获取初始参数，并进行系统建模；以系统建模为基础，进行基于采样的全局路径规划，得到初始可行路径；基于APF的局部规划器及预设多重约束要求，对初始可行路径进行校验，得到离散特征路径；对离散特征路径进行轨迹平滑与时间参数化，得到最终的图像特征轨迹；基于最终的图像特征轨迹，对移动操作臂进行在线图像伺服执行与追踪。本发明可以广泛应用于机器人技术领域。
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公开(公告)号：CN111311664B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010140536.9
申请日：2020-03-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种深度、位姿与场景流的联合无监督估计方法及系统，包括：步骤M1：对连续两帧图像，根据深度网络得到对应的两帧深度图；步骤M2：根据两帧深度图以及位姿网络得到的连续两帧间的位姿变换；步骤M3：根据两帧间的位姿变换，结合相机模型得到在第一帧相机坐标系下，第一帧图像的空间点云以及在第二帧相机坐标系下第二帧图像的空间点云步骤M4：根据场景流差异、第一帧图像的空间点云和第二帧图像的空间点云指导深度网络、位姿网络和场景流网络的训练，实现无监督学习；本发明解决了场景流网络、深度网络、位姿网络的训练过程中缺乏标注数据集的问题，降低了训练模型的成本，并实现了较高的准确性，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN111310772B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010183747.0
申请日：2020-03-16
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/764 , G06T7/246 , G06T7/80
Abstract: 本发明提供了一种用于双目视觉SLAM的点线特征选取方法及系统，包括基于RANSAC的异常点线特征去除，点线特征的误差传递模型构建，基于误差传递模型的点线特征选取和基于特征空间均匀分布的点线特征选取四个主要步骤，首先基于RANSAC对异常点线特征进行去除；其次，通过假定图像的测量误差分布，求得该特征引入位姿求解误差的协方差矩阵；接着，基于协方差矩阵，采用贪心算法筛去那些有较大不确定性的点线特征；最后，在人工特征空间对点线特征进行聚类，并使得点线特征均匀分布在特征空间的各个类中。本方法不仅筛去了异常点，并且使用更少的有效点使得视觉SLAM系统精度提升。
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