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公开(公告)号：CN118081758A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410340460.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种杂乱场景下机器人自主拾取与放置位姿获取方法，该方案将相机获取的工作场景彩色、深度图像作为输入，利用语义分割模型获取目标信息并加强输入信息表征能力，采用一种演员‑评论家形式的深度强化学习方法自主移除障碍物探索目标物体位姿，再利用基于深度特征模板匹配的方法获取目标放置位姿，最后拾取放置物体到特定位姿，该方案可以实现在复杂场景中探索出被遮挡目标物体并放置到特定的位姿。该方案实现了依据拾取位姿对目标放置位姿的高精度定位，在杂乱场景中目标拾取成功率可达80％以上，从整体提高了目标放置位姿获取任务的成功率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117576538A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311542814.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的医药容器抓取检测方法，设计了一个医药试管容器数据集自动采集流程，可根据流程制作出特定医药试管容器抓取场景的数据集，设计了抓取检测网络，通过特征提取块提取特征，然后通过并行信息融合块中进行多尺度特征融合，再通过注意力机制块进行不同位置特征加权，输出四个与输入数据相同大小的特征图，对抓取网络进行训练和网络参数更新，最后获取实时采集到的图像，将实时图像输入至训练好的抓取检测网络得到最佳抓取点，经过坐标转换，将图像中所表示的最佳抓取配置转化为机械臂空间坐标系抓取配置，并发送至机械臂执行抓取。有效提高医药试管容器抓取检测网络的检测性能、运行效率以及抓取准确性。
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公开(公告)号：CN117348468A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311333569.5
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/042 , G06F13/10
Abstract: 本发明公开了一种面向智能控制器的传感器接入配置与数据封装方法，构建包含传感器各类配置参数的传感器配置文件并写入智能控制器；传感器接入智能控制器：将构建的传感器配置文件中描述的对应传感器接入智能控制器；传感器配置文件解析与数据获取：当传感器接入智能控制器时，智能控制器通过解析传感器配置文件，获取传感器的原始数据，并对该传感器进行注册；传感器数据封装：在传感器接入智能控制器并解析传感器配置文件后，对每类传感器进行统一数据封装，其中，统一数据封装包括统一数据格式的转换与预处理封装；将封装后的传感器数据传递给智能控制器应用层。实现自主无人系统智能控制器对多类传感器接入的快速响应和统一数据处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119658711A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510192895.1
申请日：2025-02-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了双臂机器人碰撞估计方法、系统、计算机设备和存储介质，在仿真平台中搭建双臂机器人仿真模型，采集中两个机械臂不同连杆间的成对间隙数据以及两个机械臂所有连杆与环境障碍物的成对间隙数据，构建2个成对间隙数据集；搭建成对间隙学习神经网络架构，使用构建的两个数据集分别进行训练，构建双臂机器人自碰撞估计学习模型和双臂机器人与环境障碍物碰撞估计学习模型；同时输入若干组双臂机器人中左右两个机械臂的关节角向量至训练的两个碰撞估计模型，结合安全距离阈值，即可批量获取双臂机器人碰撞估计结果。高效处理双臂机器人碰撞估计任务，从而加速双臂机器人碰撞估计过程，为后续双臂机器人高效运动规划提供有效支持。
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公开(公告)号：CN117400269B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311716182.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双向采样和虚拟势场引导的机械臂路径规划方法，定义栅格地图并确定机械臂末端的初始点和目标点在栅格地图中的初始点和目标点，将栅格地图中的初始点和目标点分别设置为初始随机树和目标随机树的根节点，对两颗随机树采用双向随机树导向策略进行采样并交替进行扩展，并对扩展后产生的节点执行碰撞检测并处理，得到两颗随机树在每次扩展后各自对应的节点，根据预设的终止检测阈值以及扩展次数判断是否满足随机树扩展的终止条件，若满足终止条件，则输出栅格地图中从初始点到目标点的初始路径并优化，得到规划出的机械臂路径。该方法可有效解决现有机械臂路径规划过程中冗余采样点过多、避障随机性高、规划时间较长等技术问题。
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公开(公告)号：CN119658711B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510192895.1
申请日：2025-02-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了双臂机器人碰撞估计方法、系统、计算机设备和存储介质，在仿真平台中搭建双臂机器人仿真模型，采集中两个机械臂不同连杆间的成对间隙数据以及两个机械臂所有连杆与环境障碍物的成对间隙数据，构建2个成对间隙数据集；搭建成对间隙学习神经网络架构，使用构建的两个数据集分别进行训练，构建双臂机器人自碰撞估计学习模型和双臂机器人与环境障碍物碰撞估计学习模型；同时输入若干组双臂机器人中左右两个机械臂的关节角向量至训练的两个碰撞估计模型，结合安全距离阈值，即可批量获取双臂机器人碰撞估计结果。高效处理双臂机器人碰撞估计任务，从而加速双臂机器人碰撞估计过程，为后续双臂机器人高效运动规划提供有效支持。
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公开(公告)号：CN117400269A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311716182.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双向采样和虚拟势场引导的机械臂路径规划方法，定义栅格地图并确定机械臂末端的初始点和目标点在栅格地图中的初始点和目标点，将栅格地图中的初始点和目标点分别设置为初始随机树和目标随机树的根节点，对两颗随机树采用双向随机树导向策略进行采样并交替进行扩展，并对扩展后产生的节点执行碰撞检测并处理，得到两颗随机树在每次扩展后各自对应的节点，根据预设的终止检测阈值以及扩展次数判断是否满足随机树扩展的终止条件，若满足终止条件，则输出栅格地图中从初始点到目标点的初始路径并优化，得到规划出的机械臂路径。该方法可有效解决现有机械臂路径规划过程中冗余采样点过多、避障随机性高、规划时间较长等技术问题。
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公开(公告)号：CN117270543A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311433663.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂障碍物环境下基于DIBNN的多机器人协同区域搜索方法，提出了一种双重改进的生物启发神经网络DIBNN模型，包含两层改进的生物启发神经网络IBNN，将第一层IBNN与栅格地图状态进行结合，构建新的环境信息模型，将第二层IBNN与多机器人系统中最优机器人的位置信息结合；每个机器人根据第一层IBNN的神经元活性值决策出下一步运动位置，运动至新的位置并更新环境信息；在搜索过程中，如果某个机器人陷入局部死锁状态，则启动第二层IBNN，指导该机器人跳出局部死锁状态后继续由第一层IBNN的神经元活性值指导机器人进行区域搜索，直至整个任务区域搜索完毕。有效提高了多机器人区域搜索效率。
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