一种面向在轨多模块更换任务的双臂动作序列规划方法

    公开(公告)号:CN119871394A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510040128.9

    申请日:2025-01-10

    Abstract: 本发明实施例提供了一种面向在轨多模块更换任务的双臂动作序列规划方法,包括:对多模块更换任务以及双臂系统进行数学建模;对多模块更换任务进行任务分解,通过动态规划算法与深度优先搜索算法,根据单模块更换任务约束串联任务点,搜索将大规模模块更换任务分割成多批次模块更换任务的任务分解方案;考虑多优化目标及约束条件,构建多模块更换的双臂任务分配与调度模型,基于智能优化算法实现双臂动作序列求解;采用优劣解距离法评估所得解集,实现双臂动作序列方案排序,获得理想最优规划解。根据本发明实施例提供的技术方案,可在避免双臂冲突的前提下提高双臂执行在轨多模块更换任务的效率,并保障双臂系统的持续健康运行。

    一种机械臂的参数获取方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119704198A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202510060302.6

    申请日:2025-01-15

    Abstract: 本发明属于机械臂运动学参数辨识领域,涉及一种机械臂的参数获取方法,包括:根据机械臂的工作状态,利用传感器采集机械臂处于多个不同预设构型时的目标末端位姿;其中,机械臂包括宏机械臂和微机械臂,机械臂的工作状态包括宏机械臂和微机械臂分离为两个机械臂,或,宏机械臂和微机械臂串联为一个宏微机械臂;根据分别在机械臂的两种工作状态下采集的目标末端位姿,调整宏机械臂和微机械臂串联为一个宏微机械臂的工作状态下的运动学参数,得到所述宏微机械臂的最终运动学参数。

    一种空间宏微机械臂构型优化方法

    公开(公告)号:CN117798930A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410129611.X

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明属于机械臂构型优化领域,涉及一种空间宏微机械臂构型优化方法,包括:构建空间宏微机械臂构型的多种优化目标函数,以定量描述构型用于执行特定在轨任务的性能,有益于提高操作安全性、延长设备寿命等;构建空间宏微机械臂构型的多种约束条件,以确保所求构型有实际应用意义;构建一种多维决策变量,其值与宏微两臂连接处的连杆的位姿等有关,可以通过参与运动学逆解映射到空间宏微机械臂构型,有助于充分降低优化过程耗时量;结合三者构建多目标优化模型,使用该模型完成优化得到由决策变量组成的Pareto最优解集;从Pareto解集选出单个最优决策变量,对应的构型即为最优构型。

    一种宏微机械臂任务规划方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119217376A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411578401.5

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明提供了一种宏微机械臂分时任务规划方法,包括:依据在轨任务中操作步骤间的约束和宏微机械臂动作,构建宏微机械臂任务表征;依据空间宏微机械臂连接关系和运动特点,构建宏微机械臂的约束方程;依据宏微机械臂的分时运动模式,构建宏机械动作相似度指标;依据宏微机械臂的连接关系以及工作模式,构建宏机械动作与作业点匹配指标;依据考虑宏微机械臂任务表征模型、宏微机械臂的约束方程、宏机械动作与作业点匹配指标和宏微机械动作相似度指标,设计宏微机械臂动作生成方法。根据本发明实施例提供的技术方案,生成了可行、执行步骤少、运行时间短的宏微机械臂动作序列,使宏微机械臂可以满足未来在轨任务在大跨度、流程复杂等特点。

    一种可重构模块化机器人电源管理电路设计和方法

    公开(公告)号:CN117856404A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410123912.1

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本申请提供一种可重构模块化机器人电源管理电路设计和方法,属于机器人技术领域以及电源技术领域。可重构模块化机器人由多个相同模块单元组成,模块单元的电源管理电路包括第一可重构电路、第二可重构电路、第三可重构电路、检测电路、控制电路和接口电路,各模块单元之间通过接口电路进行电路连接构成可重构模块化机器人电源管理电路。其中检测电路采集锂电池的实时电压和电流,利用采集的电流和电压通过锂电池电量估算方法估算锂电池的剩余电量,以锂电池的剩余电量为判定准则通过可重构电路改变模块单元的供电路线,以实现可重构模块化机器人系统电量使用的最大化。

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