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公开(公告)号：CN119610075A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411928286.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 一种基于球面索驱关节的索驱仿生机械臂，包括依次相连的肩关节、肘关节、腕关节和分布于各个位置的驱动绳索；所述肩关节属于球面索驱关节，内部设有单索环约束的双层球铰以及三自由度绳索并联驱动模块；所述肘关节内部设有单自由度绳索并联驱动模块；所述腕关节属于球面索驱关节，内部设有球铰以及三自由度绳索并联驱动模块。本发明实现了驱动单元的集中布置，关节结构简单稳定、运动范围大，具有负载自重比高、运动灵活的优点，适用于面向人机协作的应用场景。
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公开(公告)号：CN119734263A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411883296.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院 , 四川博尔特机器人科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机理模型和数据驱动的索并联机器人抑振控制方法，包括：对索驱动并联机器人进行动力学建模，求解工作空间内各点的固有频率；在工作空间内随机选取点，将动平台移至选取位置处，使用反作用力装置激振，振动传感器记录位姿变化；根据振动数据辨识系统的实际固有频率，将空间位置‑固有频率残差数据集作为输入训练描述位置坐标与固有频率残差之间关系的深度学习模型；以最小化固有频率振动信号为设计目标设计控制器进行抑振控制，每个位置的固有频率由动力学模型预测值和深度学习模型给出的残差求和得到。通过该方法，能够实现对不同索并联机器人的快速抑制，有效提高索并联机器人末端的作业精度和工作的稳定性。
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公开(公告)号：CN119458289A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411892130.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种可自主变换绳索锚点的平面索驱并联机器人，包括移动基座、动力模组、绳索、锚定装置以及绳索牵引机构；绳索牵引机构包括可伸缩机构、驱动装置和末端卡扣机构，通过绳索牵引机构的水平转动与末端伸缩运动，将绳索末端的锚定装置放置到预设的位置；当各根绳索末端均通过锚定装置固定于环境表面时，安装于移动基座上的动力模组驱动各绳索协同收放，带动移动基座在平面内实现运动；若机器人在操作过程中需要变换工作空间或作业区域，由绳索牵引机构将锚定装置移动至新的位置。该机器人能够在平面内自主变换锚点装置的位置，实现整个机器人的大范围移动以及工作空间的灵活调整，可适用于多种复杂地形下的移动和操作任务，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN119635641A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411883294.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院 , 四川博尔特机器人科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Inventor： 邵珠峰 , 唐永清 , 刘汉擎 , 霍晔 , 姚铭 , 杭旸 , 陈永报 , 曾沛崑 , 吴志远 , 周翔 , 段金昊 , 贺小伟 , 丛榕 , 韩亚涛 , 兰远健 , 曹怀志 , 刘璇
Abstract: 本发明公开了一种基于绳索驱动的上甑机器人，包括机架、动力模组、绳索、上甑平台；上甑机器人的2n个动力模组固定在机架上，2n根绳索由动力模组引出后，连接至上甑平台上，带动上甑平台在空间内实现六自由度运动，其中n为大于等于3的正整数；上甑平台由平台框架、绳索锚点、旋转电机、接料容器、蒸汽传感器、扒料机和传送带组成；通过绳索驱动上甑机器人运动，上甑机器人可以实现接料、打散、探测、铺料，实现自动上甑作业；本发明绳索驱动结构采用并联构型，通过2n根绳索驱动上甑平台实现大范围的上甑工作，一台上甑机器人可以服务于最多16个甑桶，具有显著的大工作空间、轻量化、低成本特点。
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公开(公告)号：CN119635612A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411883297.0
申请日：2024-12-19
Applicant: 成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院 , 四川博尔特机器人科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种高速索并联刚柔耦合冗余机器人，包括静平台、驱动系统、滑轮系统、主动支链、动平台。静平台安装在厂房内部固定位置，为整台机器人提供固定基座；三台驱动系统固定安装在静平台上，各引出一组驱动绳索，驱动绳索经过滑轮系统引导，最终连接在动平台上；主动支链上端连接在静平台上，下端连接在动平台上，其自身可以依靠支链驱动系统的驱动进行伸缩。通过驱动系统控制绳索收放，结合主动支链的伸缩运动，最终实现机器人终端三自由度平动以及索力分布的主动调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119567235A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411937301.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 一种完全解耦的六自由度索驱机械臂，包括依次相连的腕部模块、肘部模块、肩部模块；所述的肩部模块具有两个串联的转动自由度，肘部模块具有一个转动自由度，腕部模块具有三个混联的转动自由度；肩部模块包括用于固定机械臂的基座、集中全部电气驱动单元的驱动舱和提供一个俯仰自由度的俯仰关节；肘部模块包括分别连接肩部模块和腕部模块的大臂和小臂连杆以及一个俯仰关节；腕部模块包括相对进行球面运动的上下平台和传递旋转运动的回转传动轴；驱动绳索均一端固定于驱动轴，另一端经过若干导向滑轮固定到被驱动部件，实现轻量化远程驱动。本发明实现了驱动单元的集中布置，具有负载自重比高、驱动布置灵活的优点，适用于具有防爆、防辐射要求的高危场景作业。
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公开(公告)号：CN119430000A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411883295.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院 , 四川博尔特机器人科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Inventor： 邵珠峰 , 曹怀志 , 刘汉擎 , 霍晔 , 姚铭 , 杭旸 , 陈永报 , 曾沛崑 , 吴志远 , 周翔 , 段金昊 , 贺小伟 , 丛榕 , 唐永清 , 刘璇 , 韩亚涛 , 兰远健
Abstract: 本发明公开了一种用于重载平行绳索的驱动装置，伺服驱动驱动传动切换模块的主动齿轮运动，进而带动两个从动齿轮运动；两个从动齿轮分别安装在两个卷扬出索模块上，驱动两个卷扬出索模块同步运动，进而带动两根平行的驱动绳索运动；卷扬出索模块的滚筒轴与配重卷扬模块的滚筒轴相连接，进而带动配重卷扬模块、配重牵引绳索和配重运动；当需要调节两根平行的驱动绳索相对运动时，传动切换模块切换传动模式，使伺服驱动的运动仅传递至一套卷扬出索模块和驱动绳索上，实现两根平行的驱动绳索中一根绳索的单独运动；本发明驱动装置可以使用单伺服驱动来驱动两根平行的驱动绳索，并可以实现两根平行的驱动绳索的相对长度的调节，同时通过配重降低重载下所需的力矩和功率。
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公开(公告)号：CN119407756A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411891772.9
申请日：2024-12-20
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 一种可在空间内自主挂索的索驱并联机器人，其特征在于，包括移动基座、绳索、绳索驱动装置以及自主挂索单元；绳索驱动装置安装于移动基座上，绳索由绳索驱动装置引出后固定于环境表面，形成锚点；绳索驱动装置可驱动绳索协同收放，实现移动基座在空间中的多自由度运动；如需变换工作空间或作业区域，自主挂索单元可将绳索末端移动至新的位置并重新固定，实现绳索挂点的调整。该设计赋予机器人在复杂空间环境中的灵活作业能力，适用于多种立体作业场景，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN116433597A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310219151.5
申请日：2023-03-08
IPC: G06T7/00 , A61B5/055 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法，方法包括：根据CEST‑MRI图像的像素个数和标准差设置聚类终止条件；对待聚类目标进行K‑means聚类，并分别对每个类的平均Z谱进行参数拟合；对于不满足条件的类，将该类作为待聚类目标，并将该类的平均Z谱的拟合参数作为下一次聚类后拟合的初值，转至聚类步骤；对于满足的类，将该类的拟合值作为该类内所有像素的量化信号输出，并在所有类均满足所述聚类终止条件时，根据所有类的拟合值输出基于类拟合的量化图。该方法可提高CEST‑MRI的量化图信噪比和拟合准确度并显著减少计算时间，利于在临床前研究和临床实践中推广应用。
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公开(公告)号：CN119064834A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410953469.0
申请日：2024-07-16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和奇异值分解的高场CEST MRI Z谱合成方法，包括：获取目标低场CEST MRI Z谱数据；利用预先训练好的高场Z谱数据生成模型，根据目标低场CEST MRI Z谱数据生成目标高场CEST MRI Z谱数据，其中，高场Z谱数据生成模型包括基于深度神经网络DNN的B0校正模块、基于DNN的特征蒸馏模块和奇异值分解SVD截断模块，B0校正模块用以对低场CEST MRI Z谱数据进行B0校正，特征蒸馏模块用以根据目标降维特征表达的维数对B0校正后的目标低场CEST MRI Z谱数据进行特征蒸馏，得到目标高场特征表达，SVD截断模块用以对目标高场特征表达进行SVD逆变换，得到目标高场CEST MRI Z谱数据，目标降维特征表达的维数由SVD截断模块确定。该方法适用于临床CEST的诊断，具有成本低的优点。
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