-
公开(公告)号：CN108717262A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810454177.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于矩特征学习神经网络的异形曲面跟踪方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取期望矩特征向量；获取初始矩特征向量、初始矩特征向量的雅可比矩阵、机械臂的目标关节角速度向量；利用期望矩特征向量、初始矩特征向量以及械臂关节角速度矩阵对B样条基的神经网络控制器进行深度离线训练；机械臂关节角速度向量将当前矩特征向量与所述期望矩特征向量的特征误差输入训练后的B样条基的神经网络控制器得到当前位姿下机械臂关节角速度向量；依据当前位姿下机械臂关节角速度向量控制机械臂运动使机械臂端的相机随之移动。本发明通过上述方法可以实现异形曲面精确定位跟踪。
-
公开(公告)号：CN113192115A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110463262.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时间函数的三维复杂工件测量方法及系统。所述的一种基于时间函数的三维复杂工件测量方法为：在三维测量配准中，通过估计打磨时间来构建配准误差函数，所述配准误差函数通过对测量点加权，以补偿配准偏移和优化工件各表面的余量分布，并通过非线性优化算法求解，得到扫描点云测量结果。本发明充分考虑了打磨效率、测量点云分布情况及凹凸面不同的打磨余量要求，构建配准误差函数，并高效求解，从而能够在保证打磨质量的条件下，极大的提高机器人打磨的效率，同时对扫描点云的非规则分布、配准初始位置偏离等有较强适应性，该系统结构简单，操作方便。
-
公开(公告)号：CN110070235A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910365607.2
申请日：2019-05-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多移动机器人的柔性调度方法，包括：S1,建立一种多移动机器人的柔性调度方法的数学模型，确定多机器人协同作业的目标函数，通过所述目标函数再建立多移动机器人多工件、多工序、多任务的调度模型，确定多移动机器人最大完工时间最小与总负荷最小为优化目标；S2,设计一种遗传算法对步骤S1建立的数学模型进行求解，依据求解结果选择最优种群，对该种群的基因链进行解码，读取各工序对应的移动机器人，并按照时序把所有的任务分配给各移动机器人，用于实现多移动机器人的智能调度。本发明利用遗传算法解决了柔性车间多任务、多工件多工序的多移动机器人调度问题，有效提高了生产效率，节省了生产成本。
-
公开(公告)号：CN110070235B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910365607.2
申请日：2019-05-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多移动机器人的柔性调度方法，包括：S1,建立一种多移动机器人的柔性调度方法的数学模型，确定多机器人协同作业的目标函数，通过所述目标函数再建立多移动机器人多工件、多工序、多任务的调度模型，确定多移动机器人最大完工时间最小与总负荷最小为优化目标；S2,设计一种遗传算法对步骤S1建立的数学模型进行求解，依据求解结果选择最优种群，对该种群的基因链进行解码，读取各工序对应的移动机器人，并按照时序把所有的任务分配给各移动机器人，用于实现多移动机器人的智能调度。本发明利用遗传算法解决了柔性车间多任务、多工件多工序的多移动机器人调度问题，有效提高了生产效率，节省了生产成本。
-
公开(公告)号：CN109712174A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811595800.7
申请日：2018-12-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云误配准滤除方法及系统，该方法包括以下几个步骤：步骤1：将输入的配准点云对划分为三组，从每组配准点云对中选取一个点云对，求解出对应的变换矩阵Ri；步骤2：将求得的变换矩阵转换为欧拉旋转角，构建欧拉旋转角集合D；步骤3：对D中的欧拉旋转角进行自适应密度聚类，选出聚类结果中包含欧拉旋转角数量最多的类，并将用于求解该类欧拉旋转角的配准点云对作为可信配准点云对，从而完成误配准点云对滤除；该方法充分利用了给定点云配准对的空间信息，进行有效分解，并高效聚类，从而能够有效排除三维点云配准中误配准点，对点云的噪声、配准位置偏移等有较强适应性。该系统结构简单，操作方便。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113192115B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110463262.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时间函数的三维复杂工件测量方法及系统。所述的一种基于时间函数的三维复杂工件测量方法为：在三维测量配准中，通过估计打磨时间来构建配准误差函数，所述配准误差函数通过对测量点加权，以补偿配准偏移和优化工件各表面的余量分布，并通过非线性优化算法求解，得到扫描点云测量结果。本发明充分考虑了打磨效率、测量点云分布情况及凹凸面不同的打磨余量要求，构建配准误差函数，并高效求解，从而能够在保证打磨质量的条件下，极大的提高机器人打磨的效率，同时对扫描点云的非规则分布、配准初始位置偏离等有较强适应性，该系统结构简单，操作方便。
-
公开(公告)号：CN109986563B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910365606.8
申请日：2019-05-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种多移动机器人协同作业方法及系统，首先对多移动机器人根据自身的能力值进行任务分配，各移动机器人移动到任务工作点，部分移动机器人实现协同搬运，而其他移动机器人实现协同装配的任务；之后，多移动机器人切换末端执行机构，对已装配好的加工部件进行细加工，优选通过机械臂上的摄像头对加工部件进行扫描拍照，邻域内移动机器人共享各自信息，再结合全局信息，各移动机器人规划出自己的加工轨迹，从而实现对加工部件，尤其是大型工件的协作加工，可有效地提高大型构件的加工效率，保证加工构件的一致性，且极大地提升系统的灵活性，能够完成之前单机器人系统不能完成的任务，实现了加工单元的柔性化与模块化。
-
公开(公告)号：CN109712174B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201811595800.7
申请日：2018-12-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云误配准滤除方法及系统，该方法包括以下几个步骤：步骤1：将输入的配准点云对划分为三组，从每组配准点云对中选取一个点云对，求解出对应的变换矩阵Ri；步骤2：将求得的变换矩阵转换为欧拉旋转角，构建欧拉旋转角集合D；步骤3：对D中的欧拉旋转角进行自适应密度聚类，选出聚类结果中包含欧拉旋转角数量最多的类，并将用于求解该类欧拉旋转角的配准点云对作为可信配准点云对，从而完成误配准点云对滤除；该方法充分利用了给定点云配准对的空间信息，进行有效分解，并高效聚类，从而能够有效排除三维点云配准中误配准点，对点云的噪声、配准位置偏移等有较强适应性。该系统结构简单，操作方便。
-
公开(公告)号：CN108717262B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810454177.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于矩特征学习神经网络的异形曲面跟踪方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取期望矩特征向量；获取初始矩特征向量、初始矩特征向量的雅可比矩阵、机械臂的目标关节角速度向量；利用期望矩特征向量、初始矩特征向量以及械臂关节角速度矩阵对B样条基的神经网络控制器进行深度离线训练；机械臂关节角速度向量将当前矩特征向量与所述期望矩特征向量的特征误差输入训练后的B样条基的神经网络控制器得到当前位姿下机械臂关节角速度向量；依据当前位姿下机械臂关节角速度向量控制机械臂运动使机械臂端的相机随之移动。本发明通过上述方法可以实现异形曲面精确定位跟踪。
-
公开(公告)号：CN109986563A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910365606.8
申请日：2019-05-01
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种多移动机器人协同作业方法及系统，首先对多移动机器人根据自身的能力值进行任务分配，各移动机器人移动到任务工作点，部分移动机器人实现协同搬运，而其他移动机器人实现协同装配的任务；之后，多移动机器人切换末端执行机构，对已装配好的加工部件进行细加工，优选通过机械臂上的摄像头对加工部件进行扫描拍照，邻域内移动机器人共享各自信息，再结合全局信息，各移动机器人规划出自己的加工轨迹，从而实现对加工部件，尤其是大型工件的协作加工，可有效地提高大型构件的加工效率，保证加工构件的一致性，且极大地提升系统的灵活性，能够完成之前单机器人系统不能完成的任务，实现了加工单元的柔性化与模块化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.024 seconds)
