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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612794A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010295181.0
申请日：2020-04-15
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)
Abstract: 本发明涉及一种基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统。其中的方法包括单个2D视觉采集装置工件位姿估计和多视觉采集装置优势参数融合。单个2D视觉采集装置工件位姿估计，主要是将获取的工件图像进行处理获取初步特征点作为精提取输入；并对特征点进行亚像素化，通过PnP算法，获得单视觉采集装置的工件位姿。多视觉采集装置优势参数融合部分，基于多视场标定技术获得各个视觉采集装置的位姿关系，再通过单视觉采集装置的优势参数，将各个精度较高参数进行融合。其中的系统至少包括用于实施上述方法的计算机装置。本发明可以在计算量较小、计算时间较少的情况下搜索工件的位姿，具有更高的精度和实用性。
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公开(公告)号：CN111522305A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010295169.X
申请日：2020-04-15
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)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及面向3C装配的双模块协作机器人协调装配系统及规划方法。其中的系统包括支撑柜和双模块协作机器人。所述的双模块协作机器人包括下半部分的3‑PSS/S三自由度纯转动机构和上半部分的六自由度并联机构。其中的方法包括步骤：通过激光跟踪仪对所述的双模块协作机器人进行基坐标系标定，确定机器人的基坐标在统一世界坐标系下的位姿转换关系；基于各个阶段不同的协调运动要求和任务目标，分别规划所述两个阶段中的双模块协作机器人的运动轨迹；将上述两个阶段的机器人运动轨迹整合，将双模块协作机器人实施的装配时间与关节平均脉冲的关联作为多目标优化函数，利用QPSO算法对双模块协作机器人的运动轨迹进行优化，使机器人关节运动轨迹高阶连续。
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公开(公告)号：CN111612794B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010295181.0
申请日：2020-04-15
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)
Abstract: 本发明涉及一种基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统。其中的方法包括单个2D视觉采集装置工件位姿估计和多视觉采集装置优势参数融合。单个2D视觉采集装置工件位姿估计，主要是将获取的工件图像进行处理获取初步特征点作为精提取输入；并对特征点进行亚像素化，通过PnP算法，获得单视觉采集装置的工件位姿。多视觉采集装置优势参数融合部分，基于多视场标定技术获得各个视觉采集装置的位姿关系，再通过单视觉采集装置的优势参数，将各个精度较高参数进行融合。其中的系统至少包括用于实施上述方法的计算机装置。本发明可以在计算量较小、计算时间较少的情况下搜索工件的位姿，具有更高的精度和实用性。
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公开(公告)号：CN116810786A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310870670.8
申请日：2023-07-17
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)
Abstract: 本发明涉及基于截断总体最小二乘正则化的机器人运动学标定方法，并联机器人设置有数据采集系统，包括移动平台、基座、支链和直线电机。其中的方法包括：获取并联机器人的运动学参数，输入到逆运动学参数误差模型，获得坐标系之间的转换误差，以及运动学参数误差之间的映射关系，获取数据采集系统的测量数据，以及坐标系之间的转换关系，使测量数据统一在基座坐标系下，通过截断总体最小二乘正则化方法辨识参数误差，进行截断因子的最优选择，获得最佳正则化参数，根据辨识出的参数误差进行补偿，以更新控制器运动学参数。本发明设计一套完整的面向大多数并联机器人的低成本、成熟标定方案，可提高并联机器人的运动学标定精度。
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公开(公告)号：CN111522305B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010295169.X
申请日：2020-04-15
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)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及面向3C装配的双模块协作机器人协调装配系统及规划方法。其中的系统包括支撑柜和双模块协作机器人。所述的双模块协作机器人包括下半部分的3‑PSS/S三自由度纯转动机构和上半部分的六自由度并联机构。其中的方法包括步骤：通过激光跟踪仪对所述的双模块协作机器人进行基坐标系标定，确定机器人的基坐标在统一世界坐标系下的位姿转换关系；基于各个阶段不同的协调运动要求和任务目标，分别规划所述两个阶段中的双模块协作机器人的运动轨迹；将上述两个阶段的机器人运动轨迹整合，将双模块协作机器人实施的装配时间与关节平均脉冲的关联作为多目标优化函数，利用QPSO算法对双模块协作机器人的运动轨迹进行优化，使机器人关节运动轨迹高阶连续。
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