基于智能任务监管的机械臂动态避障方法

    公开(公告)号:CN119458386B

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510060016.X

    申请日:2025-01-15

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 黄捷 詹维捷 周宇

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能任务监管的机械臂动态避障方法,包括以下步骤:S1:采集位置信息集合;S2:基于机械臂的状态以及轨迹规划的要求,构建基本行为和复合行为用于零空间行为控制,并设置行为优先级作为动作信息;S3:基于机械臂的安全距离要求,设置控制障碍函数;S4:构建深度强化学习训练模型;S5:将位置信息集合与动作信息输入深度强化学习训练模型,根据设置的奖励函数获取对应的奖励,若根据所述信息得到机械臂末端与障碍物的距离小于最小安全距离,则机械臂的输入由控制障碍函数接管。本发明有效提高了机械臂在动态障碍物环境中的灵活性和适应性,并避免发生碰撞事故。

    基于智能任务监管的机械臂动态避障方法

    公开(公告)号:CN119458386A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202510060016.X

    申请日:2025-01-15

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 黄捷 詹维捷 周宇

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能任务监管的机械臂动态避障方法,包括以下步骤:S1:采集位置信息集合;S2:基于机械臂的状态以及轨迹规划的要求,构建基本行为和复合行为用于零空间行为控制,并设置行为优先级作为动作信息;S3:基于机械臂的安全距离要求,设置控制障碍函数;S4:构建深度强化学习训练模型;S5:将位置信息集合与动作信息输入深度强化学习训练模型,根据设置的奖励函数获取对应的奖励,若根据所述信息得到机械臂末端与障碍物的距离小于最小安全距离,则机械臂的输入由控制障碍函数接管。本发明有效提高了机械臂在动态障碍物环境中的灵活性和适应性,并避免发生碰撞事故。

    一种基于PCA_ DWT的LSTM流域水流量预测方法

    公开(公告)号:CN116663745A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310727924.0

    申请日:2023-06-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于PCA_DWT的LSTM流域水流量预测方法,具体步骤如下:(1)采集河流的历史数据;(2)采用主成分分析法将采集到的数据进行降维;(3)采用小波分解DWT,将经过降维后的输入序列分解为一个近似序列;(4)将序列按照频率大小,划分为m+1个不同组;(5)归一化;(6)将不同组的数据分别划分训练集和测试集;(7)将每组数据同时迭代训练;(8)将测试集输入送入迭代后的神经网络;(9)再用该预测数据构成新的输入,修正神经网络的修正权值和阈值,直至迭代N此,即全部测试集迭代完毕;(10)最终预测出未来N小时内水资源的流速情况。应用本技术方案能精确预测未来一段时间内某流域的水流流速情况。

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