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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112051735B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010836580.3
申请日：2020-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 仿人机器人步行控制方法，属于仿人机器人领域，为了解决提高仿人机器人在行走过程中的稳定与平衡能力的问题，本发明提出如下技术方案：一种仿人机器人步行控制方法，对仿人机器人进行离线步态规划，使仿人机器人跟踪离线生成的关节运动轨迹具备行走能力；实时采集仿人机器人行走过程中的状态信息，响应于状态信息的稳定控制器，实时在线调整仿人机器人的步行姿态，使其能够在非平整路面行走，效果是采用离线步态规划与线稳定控制相结合的方式实现仿人机器人步行控制，效果是使仿人机器人具备适应复杂环境的能力。
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公开(公告)号：CN113962146A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111175720.8
申请日：2021-10-09
Abstract: 本发明提供一种基于典型相关分析的多保真度代理模型建模方法，利用典型相关分析方法评估不同保真度模型之间的关联关系，使得该方法在建模过程中能够充分融合与利用不同保真度模型信息，在一定程度上保证了模型精度和预测鲁棒性。建模过程包括：估计高、低保真度模型之间的总体相关性；构建高、低保真度模型之间的差异函数；最小化误差函数，进行超参数寻优；建立多保真代理模型的预测表达式。本发明能够在变保真度模型建模阶段利用不同保真度模型之间的关联关系，可充分利用不同保真度模型信息，预测精度较好。
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公开(公告)号：CN113868956A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111175011.X
申请日：2021-10-09
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种二阶段自适应组合代理模型建模方法，属于代理模型技术领域。包括两个阶段：建立代理模型库：在准备阶段利用拉丁超立方取样方法获取少量训练点，选取若干经典单一模型构建代理模型，建立初始模型库；接着利用全局误差评价标准——交叉验证误差，设置交叉验证误差相对阈值，并选取误差最小的为基模型，完成代理模型库的建立。求解自适应权重系数：利用高斯过程误差估计组分单一代理模型局部不确定度，认为各组分单一模型在设计空间任一位置预测响应呈正态分布，并以此逐点求解各组分单一模型的权重系数。最后在终止阶段将各组分单一模型权重相加组合起来形成组合模型。该阶段权重系数的求解不涉及到寻优过程，计算简便效率高。
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公开(公告)号：CN112051735A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010836580.3
申请日：2020-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 仿人机器人步行控制方法，属于仿人机器人领域，为了解决提高仿人机器人在行走过程中的稳定与平衡能力的问题，本发明提出如下技术方案：一种仿人机器人步行控制方法，对仿人机器人进行离线步态规划，使仿人机器人跟踪离线生成的关节运动轨迹具备行走能力；实时采集仿人机器人行走过程中的状态信息，响应于状态信息的稳定控制器，实时在线调整仿人机器人的步行姿态，使其能够在非平整路面行走，效果是采用离线步态规划与线稳定控制相结合的方式实现仿人机器人步行控制，效果是使仿人机器人具备适应复杂环境的能力。
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公开(公告)号：CN119498894A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411601155.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能机器人控制技术领域，一种基于双智能体强化学习的超声自动扫描系统及其方法，其中扫描方法，包括以下步骤：（1）获取六维力传感器采集的力和力矩信息并定义双智能体的输入输出，（2）建立双智能体，选择强化学习算法，搭建超声扫描仿真环境，完成智能体强化学习的训练，（3）将优化后的强化学习PPO算法部署到机械臂提供自动超声扫描控制，（4）超声自动扫描系统测试并对采集图像质量专家评价。本发明采用双智能体强化学习算法，整个流程闭环，提升了实时效果，同时面对不同患者不同部位无需再对强化学习模型进行调整，具有广阔的应用前景。
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