-
公开(公告)号：CN118229798A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410409843.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/80 , G06T7/77 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请属于一种视点生成方法，针对目前对三维待检对象进行相机视点确定时，获取相机观测轨迹的方法存在耗时耗力，通用性差，复杂度高，难以适应工业流水线速度要求的技术问题，提出一种基于深度学习的视点生成方法及相关装置，通过点云关键点预测网络获取关键点概率，基于深度学习的方法生成视点，效率高，通用性强，只要能够采集物体的点云即可，对二维物体和三维物体均适用。计算关键点概率最大的点对应的视点，记作预测视点，再根据相机的成像约束，计算预测视点覆盖区域，同时得到未覆盖区域，再次在未覆盖区域生成视点，不需要人工考虑视点的选取，可以覆盖所有区域，能够适应工业流水线速度要求，省时省力。
-
公开(公告)号：CN116690557A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310519734.X
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 滨州魏桥国科高等技术研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于点云的仿人三维扫描运动控制方法和装置，该基于点云的仿人三维扫描运动控制方法包括：获取待检测对象的相机视点轨迹和机械臂末端执行器轨迹；基于相机视点轨迹和机械臂末端执行器轨迹得到轨迹曲面和轨迹曲面的变形能函数；基于变形能函数和距离偏差函数对轨迹曲面进行优化，得到待检测对象的运动规划轨迹曲线；将待检测对象的运动规划轨迹曲线输入至多目标运动控制模型进行求解，得到运动规划轨迹对应的机械臂运动控制最优解。本发明所述方法实现对多个部件或结构的连续扫描，提高了扫描的效率和准确率，能够满足复杂的工业环境和实际任务要求，且更适应多部件离散制造场景，具有广阔的工业应用前景和客观的经济效益。
-
公开(公告)号：CN118259679A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368959.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种多约束下机器人同步学习和运动与力混合控制方法及系统，方法包括根据机器人的运动学方程，将不同层次的物理约束分别转化为速度级和加速度级的不等式约束；结合转化为速度级和加速度级的不等式约束，建立机器人的运动与力混合控制模型；基于所述机器人的运动与力混合控制模型进行机器人重复运动规划，采用一个性能指标处理关节漂移；结合所有的约束及关节漂移处理条件建立统一的多目标时变二次规划模型；对统一的多目标时变二次规划模型利用基于递归神经网络的控制器，自定义约束比例和权重以匹配任务需求，求解最优解，得到多约束下的机器人混合控制方案。本发明能够综合处理多重约束、有效处理运动学不准确性，并纠正关节漂移，提高鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116465827B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310265157.6
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N21/01 , G01C21/00 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，提供一种视点路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于待检测目标的点云数据，确定所述待检测目标对应的边界点，面元实例，以及所述面元实例对应的面元类型；基于所述面元类型对应的第一视点集合和所述边界点对应的第二视点集合，确定目标视点集合；基于所述目标视点集合，确定视点遍历路径。本发明提供的视点路径规划方法，通过获取待检测目标的点云数据，根据点云数据确定对应的边界点和面元实例的面元类型，并根据面元类型对应的视点集合和边界点对应的视点集合得到目标视点集合，从而根据目标视点集合进行视点轨迹规划，可以大大节省人力，并且适用于各种类型的待检测目标，通用性较强。
-
公开(公告)号：CN118311902A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410436491.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于机器人智能控制领域，公开了一种双足机器人最优步态控制方法、系统、设备及存储介质，包括：获取双足机器人的行走需求；基于双足机器人的行走需求，在不同行走模式下通过粒子群方法结合局部搜索机制，得到双足机器人的若干寻优步态参数；通过所述若干寻优步态参数训练生成对抗网络，得到步态参数生成模型；通过步态参数生成模型生成双足机器人的控制步态参数，并根据双足机器人的控制步态参数控制双足机器人行走。有效避免智能算法容易陷入局部最优解的问题，并且可以实现对不同行走模式均能有效控制，双足机器人自由切换行走模式，能够适用于处于变化中的运动，达到自适应行走的效果。
-
公开(公告)号：CN118219275A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410531586.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请属于一种机器人控制方法，针对目前机器人在位置环境中的交互控制，存在应变能力较差，响应变化的环境速度较慢，交互控制准确性差的技术问题，提供一种机器人柔顺交互控制方法及相关装置，受人类手臂刚度行为中观察到的适应性启发，设计了一种自适应阻抗学习方法来建立理想的交互动态，从而在不需要明确环境模型的情况下实现柔顺交互。本申请的控制策略可以根据机器人实际运行时的力和位置反馈，不断调整阻抗函数中的刚度系数，确保对不同环境条件做出精确响应，且为了应对逼近未知动力学模型的挑战，自适应选择适当数量的神经元，并精确逼近未知动力学模型模型。
-
公开(公告)号：CN118204976A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410477687.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人智能控制技术领域，公开了一种多机械臂协作控制方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取多机械臂控制需求；基于多机械臂控制需求，求解预设的基于纳什博弈的多机械臂鲁棒协作控制框架，得到多机械臂协作控制方案；其中，基于纳什博弈的多机械臂鲁棒协作控制框架基于多目标优化方案结合纳什博弈理论构建；其中，多目标优化方案包括机械臂关节速度最小化函数、机械臂关节速度无限范数速度最小化函数、机械臂可操控性最大化函数以及机械臂重复运动生成方案函数。可以减轻机械臂关节速度的过度和突然变化，提高可操作性，消除机械臂关节漂移，实现多机械臂协作控制优化。
-
公开(公告)号：CN116465827A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310265157.6
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N21/01 , G01C21/00 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，提供一种视点路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于待检测目标的点云数据，确定所述待检测目标对应的边界点，面元实例，以及所述面元实例对应的面元类型；基于所述面元类型对应的第一视点集合和所述边界点对应的第二视点集合，确定目标视点集合；基于所述目标视点集合，确定视点遍历路径。本发明提供的视点路径规划方法，通过获取待检测目标的点云数据，根据点云数据确定对应的边界点和面元实例的面元类型，并根据面元类型对应的视点集合和边界点对应的视点集合得到目标视点集合，从而根据目标视点集合进行视点轨迹规划，可以大大节省人力，并且适用于各种类型的待检测目标，通用性较强。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.02 seconds)
