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公开(公告)号：CN114263707B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111187363.7
申请日：2021-10-12
Applicant: 西华大学
IPC: F16H1/28 , F16H57/02 , F16H57/021 , F16H57/023 , F16H57/039 , F16H57/08 , B25J9/10 , B25J17/00
Abstract: 本发明涉及高度集成的机器人关节减速器及关节装置，采用正交内啮合的平面包络鼓形蜗杆传动副实现动力输出，其优势为传动比大、结构紧凑、传动精度高、传动平稳、加工精度高且易于实现机械自锁；通过安装于蜗杆内部的伺服电机实现驱动且采用于蜗杆内部两端的行星轮系实现降速，其中行星轮支撑盘与定子相连用于安装空套齿轮，该结构充分利用蜗杆内部空间，增加关节装置的集成度；通过蜗杆支架、角接触球轴承实现蜗杆及其内部零部件的支撑，其中角接触球轴承能够避免电机承受源于蜗杆的轴向力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115218891A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211067758.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 西华大学
Abstract: 本发明涉及一种移动机器人自主定位导航方法，包括步骤：基于Gmapping算法结合激光雷达的数据和轮速计的数据，构建栅格地图；基于AMCL算法对惯性测量单元的数据与轮速计的数据进行融合，得到AMCL定位结果；使用激光雷达的数据对AMCL定位结果进行扫描匹配优化，实现全局定位导航；根据视觉辅助定位对移动机器人当前的位姿信息进行误差修正，从而得到目标工位的精准位置，实现局部定位导航。本发明将全局定位导航与局部定位导航相结合，解决了移动机器人在目标工位处定位偏差较大的缺点。
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公开(公告)号：CN115218891B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211067758.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 西华大学
Abstract: 本发明涉及一种移动机器人自主定位导航方法，包括步骤：基于Gmapping算法结合激光雷达的数据和轮速计的数据，构建栅格地图；基于AMCL算法对惯性测量单元的数据与轮速计的数据进行融合，得到AMCL定位结果；使用激光雷达的数据对AMCL定位结果进行扫描匹配优化，实现全局定位导航；根据视觉辅助定位对移动机器人当前的位姿信息进行误差修正，从而得到目标工位的精准位置，实现局部定位导航。本发明将全局定位导航与局部定位导航相结合，解决了移动机器人在目标工位处定位偏差较大的缺点。
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公开(公告)号：CN111273059A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201811478667.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 西华大学
IPC: G01R1/04
Abstract: 本发明公开了一种邮票孔封装模块测试底板。其包括压紧器、功能PCB板、辅助PCB板、弹簧顶针、连接功能PCB板与辅助PCB板的支柱。所述功能PCB板设置有通孔焊盘、测试电路与对外接口；所述压紧器固定于功能PCB板上，所述弹簧顶针由功能PCB板与辅助PCB板定位，并焊接于功能PCB板上。本发明邮票孔封装模块测试底板的有益效果是：使用便捷，测试电路与接口设置在功能PCB板上，无需向底板外引出测试飞线即可完成测试；采用功能PCB板与辅助PCB板双层结构来定位弹簧顶针，顶针焊接容易，间距、垂直度和高度精确可控，当被测试模块封装大小或功能改变时只需更换底板与顶针，成本低、扩展性好，加工制造简单。
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公开(公告)号：CN114263707A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111187363.7
申请日：2021-10-12
Applicant: 西华大学
IPC: F16H1/28 , F16H57/02 , F16H57/021 , F16H57/023 , F16H57/039 , F16H57/08 , B25J9/10 , B25J17/00
Abstract: 本发明涉及高度集成的机器人关节减速器及关节装置，采用正交内啮合的平面包络鼓形蜗杆传动副实现动力输出，其优势为传动比大、结构紧凑、传动精度高、传动平稳、加工精度高且易于实现机械自锁；通过安装于蜗杆内部的伺服电机实现驱动且采用于蜗杆内部两端的行星轮系实现降速，其中行星轮支撑盘与定子相连用于安装空套齿轮，该结构充分利用蜗杆内部空间，增加关节装置的集成度；通过蜗杆支架、角接触球轴承实现蜗杆及其内部零部件的支撑，其中角接触球轴承能够避免电机承受源于蜗杆的轴向力。
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公开(公告)号：CN107240133A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710269150.6
申请日：2017-04-24
Applicant: 西华大学
IPC: G06T7/80
CPC classification number: G06T7/85 , G06T2207/10012 , G06T2207/30208
Abstract: 本发明公开了一种立体视觉映射模型建立方法，与现有技术相比，本发明对关键畸变因子的标定提出了基于Tsai改进算法、对图像分步进行畸变校正，避免透镜非线性映射导致的计算量增加，降低了算法迭代次数，是一种高效，简便的算法。为了进一步提高标定精度，采用了粒子群优化粒子滤波的非线性优化算法，通过粒子群优化使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题,并极大地降低了精确预估所需的粒子数，提高估计精度。同时粒子群优化时以投影像素误差作为约束条件，提高标定的精度和鲁棒性，在立体视觉导航中有很好的应用前景。
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