公开(公告)号：CN117773912A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311553379.4

申请日：2023-11-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 宋小刚 ,  李兵 ,  徐鹏 ,  秦磊

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种高阶滑膜动量观测器来估计机械臂外力的方法，包括以下步骤：S1)建立机械臂的动力学模型，所建立的动力学模型包含机械臂的动力学参数；S2)通过机械臂激励实验中测量得到的数据，利用的动力学线性化模型对机械臂动力学参数进行辨识；通过激励轨迹用来持续的激励机械臂系统，使机械臂按照指定的激励轨迹运行，采集关节位的位置和电流，得到超定方程组，并采用最小二乘法求得机械臂的动力学参数；S3)利用神经网络对关节摩擦力进行动态补偿；S4)建立高阶滑膜动量观测器来观测机械臂所承受的交互力。本发明可有效消除外力估计过程中摩擦力的影响，具有外力检测精确性高、抗噪能力强的优点。

公开(公告)号：CN116100550A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310111409.X

申请日：2023-02-14

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 宋小刚 ,  李兵 ,  徐鹏 ,  秦磊

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法，包括：获取工件二的位置信息；对多机械臂进行双环力位耦合协同控制，多机械臂在夹持工件一时保持预定的接触内力，并将工件一搬运至工件二的上方，工件一和工件二相接触并达到预定的接触外力；通过模仿学习模型不断调整工件一的位置，直至检测到接触外力突变减小，工件一与工件二位置对齐，通过多机械臂夹持工件一与工件二装配至指定的安装位置；多机械臂协同夹持工件一回到初始位置，完成一个模仿学习回合；连续进行设定回合数的模仿学习回合，以完成训练。本发明结合双环力位耦合协同控制和模仿学习进行多机器人的装配，适用于在紧耦合状态下进行大型工件的高精度装配。

公开(公告)号：CN116720108A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310812576.7

申请日：2023-07-04

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 宋小刚 ,  李兵 ,  徐鹏 ,  秦磊

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/21 ,  G06F17/18 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于并行强化学习的FFC自学习装配方法，建立包括真实的物理装配系统和仿真系统的并行学习系统，并行运行物理装配系统和仿真系统，将装配过程中的经验数据汇集到并行学习系统的经验池中，仿真系统通过经验池中的物理装配系统所提供的经验数据进行训练，并反馈指引真实的物理系统执行装配任务；其中，物理装配系统的物理信息通过并行学习系统的Softmax分类器处理后存放入参数服务器中供仿真系统进行训练。本发明的自学习装配方法不仅具有装配效率和学习效率高的优点，同时还具有装配成功率高的优点。