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公开(公告)号：CN118789562A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411282251.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统，获取双臂机器人的示教轨迹，建立机械臂的DMP模型，将示教轨迹输入DMP模型进行学习并参数化DMP模型，构建加权组合等势函数并基于此设置动态势函数，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入DMP模型，得到可避障DMP模型，以右机械臂的位置和速度为参考构建第二耦合项，将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障系统，该方法及系统得到的运动轨迹能够避免每个机械臂与周围障碍物碰撞以及两个机械臂相互之间碰撞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115990891A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN118789562B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411282251.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统，获取双臂机器人的示教轨迹，建立机械臂的DMP模型，将示教轨迹输入DMP模型进行学习并参数化DMP模型，构建加权组合等势函数并基于此设置动态势函数，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入DMP模型，得到可避障DMP模型，以右机械臂的位置和速度为参考构建第二耦合项，将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障系统，该方法及系统得到的运动轨迹能够避免每个机械臂与周围障碍物碰撞以及两个机械臂相互之间碰撞。
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公开(公告)号：CN118848998A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411347391.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯交互基元的双臂机器人技能学习方法，搭建双臂机器人技能学习平台，以控制双臂机器人和采集数据；通过遥操作对双臂机器人进行示教，采集专家示教数据；建立贝叶斯交互基元学习框架，使用基函数拟合示教轨迹；通过多传感器获取当前状态的多模态数据，采用序列对齐和动态捕捉的方法进行时空推理，得到当前状态的相位，贝叶斯交互基元根据当前相位输出双臂机器人未来动作序列的后验分布；每个时间步都根据当前和历史输出的动作序列的相应动作进行加权平均后执行，直到完成相位估计任务。技能学习效率高、示教方式简单易行、技能学习效果优异，有效解决了双臂机器人技能发育慢、双臂操作协同性差、操作流畅性低的问题。
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公开(公告)号：CN118848998B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411347391.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯交互基元的双臂机器人技能学习方法，搭建双臂机器人技能学习平台，以控制双臂机器人和采集数据；通过遥操作对双臂机器人进行示教，采集专家示教数据；建立贝叶斯交互基元学习框架，使用基函数拟合示教轨迹；通过多传感器获取当前状态的多模态数据，采用序列对齐和动态捕捉的方法进行时空推理，得到当前状态的相位，贝叶斯交互基元根据当前相位输出双臂机器人未来动作序列的后验分布；每个时间步都根据当前和历史输出的动作序列的相应动作进行加权平均后执行，直到完成相位估计任务。技能学习效率高、示教方式简单易行、技能学习效果优异，有效解决了双臂机器人技能发育慢、双臂操作协同性差、操作流畅性低的问题。
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公开(公告)号：CN115990891B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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