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公开(公告)号：CN118636153A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410910992.5
申请日：2024-07-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请涉及一种特征空间下鲁棒自适应剪切增稠流体变导纳控制方法。所述方法包括：首先，建立视觉伺服特征空间和笛卡尔空间的坐标系；之后，基于所述坐标系采用机械臂运动学和动力学模型确定实际接触力和虚拟接触力的映射关系；之后，基于速度最大特征点确定基于剪切增稠流体的鲁棒自适应阻尼系数，基于所述实际接触力变化确定自适应刚度系数；之后，基于所述映射关系、鲁棒自适应阻尼系数和自适应刚度系数确定特征空间下鲁棒自适应剪切增稠流体导纳控制；之后，基于所述特征空间下鲁棒自适应剪切增稠流体导纳控制确定视觉伺服控制律；最后，基于实时图像特征点和所述视觉伺服控制律确定机械臂实时关节速度，控制机械臂运动。
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公开(公告)号：CN119141535A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411304116.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16 , G06Q10/047 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种接触网环境下的机械臂安全作业三重保护方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：在离线仿真子系统上指定作业任务及作业位置，开展机械臂作业仿真，获得离线仿真规划路径；S2：机械臂根据离线仿真规划路径，结合在线环境的数据在在线环境子系统中进行在线修正，在此过程中，机械臂在执行运动轨迹前提前进行碰撞预测；若预测为碰撞，则重复步骤S1‑S2，直到找到无碰撞的路径或超过最大规划次数，获得在线规划路径；S3：机械臂根据在线规划路径进行作业，并在作业过程中，通过机械臂的碰撞力矩检测系统检测是否发生碰撞；若发生碰撞，则机械臂立即停止运动。本发明能够对机械臂作业提供三重保护，保障接触网检修环境下机械臂的安全作业。
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公开(公告)号：CN118752482A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410897213.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种双机械臂基坐标系标定及同轴定位方法，所述双机械臂包括一号机械臂和二号机械臂，所述方法包括以下步骤：S1：在两个机械臂上分别安装相同的标定装置，并将标定工件固定在工作台上；S2：将一号机械臂移动到工作台，并使标定装置与标定工件对齐，获取此时所述一号机械臂末端的姿态信息；采用相同方法获取二号机械臂末端的姿态信息；S3：重复步骤S2多次，然后对步骤S2获得的数据进行处理，获得标定矩阵；S4：改变标定工件的位置，重复步骤S2‑S4，直至改变次数达到预设次数，获得最终的标定矩阵；S5：根据最终的标定矩阵对双机械臂进行同轴定位。本发明能够实现双机械臂的快速、准确地定位和校准，进一步提高作业的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119515783A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411477592.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D模板匹配的螺栓的6D位姿检测和视觉伺服方法，包括以下步骤：S1：建立螺栓的CAD模型；S2：获取螺栓图像，并进行图像预处理；S3：进行螺栓特征信息检测，获得特征点、特征线以及特征面；S4：进行螺栓初始点匹配，并存储匹配完成的特征信息；S5：对螺栓进行跟踪及6D位姿估计，并将估计获得的6D位姿与设定的期望位姿进行作差作为视觉伺服算法的输入；S6：获取深度相机的运动速度；S7：获取机械臂的运动速度，并将其发送给机械臂，使机械臂运动；S8：重复步骤S5‑S8，直至步骤S5的位姿误差小于位姿误差阈值；S9：使用move L指令使机械臂末端安装的末端执行器进行螺栓对准。本发明能够稳定的跟踪螺栓并实时检测螺栓的6D位姿。
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公开(公告)号：CN118288294B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410591654.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于图像变导纳的机器人视觉伺服与人机协同控制方法，包括：对视觉伺服系统中的机械臂进行运动学和动力学建模获得机械臂运动学模型、动力学模型；通过棋盘法对视觉伺服系统进行标定，获得机械臂末端执行器与相机之间的转换矩阵；构建视觉伺服的一阶运动学模型、二阶运动学模型；获得机械臂在特征空间下的动力学模型；利用图像中特征点的虚拟位置来计算和调整导纳参数；确定视觉伺服控制律；相机实时采集二维码的图像特征点，根据视觉伺服控制律实时得到机械臂的关节速度，从而对机械臂进行运动控制，完成视觉伺服过程。本发明解决了力传感器和视觉传感器驱动层不一致的问题，耦合了视觉传感器和力传感器，提高了系统的灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118650619A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410897173.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于零部件螺栓相对位置关系的快速对准方法，包括以下步骤：S1、计算零部件的姿态信息；S2、采用视觉伺服进行第一次螺栓拧紧作业；S3、计算机械臂的末端姿态调整矩阵；S4、选择距离已拧紧螺栓最近的螺栓作为待对准螺栓，并读取二者之间相对位置参数；S5、计算机械臂末端对准下一颗螺栓时的机械臂末端位姿信息；S6、控制机械臂末端运动进行螺栓对准；S7、控制机械臂末端安装的拧紧工具旋转进入螺栓并进行拧紧操作；S8、重复S3至S7，直到完成该零部件所有螺栓的对准拧紧作业。本发明能够降低对视觉检测装置的需求，提高检修效率及螺栓对准的精度。
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公开(公告)号：CN118559698B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410613345.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法，包括以下步骤：S1、得到三维相机坐标系到二维图像坐标系的转换关系；S2、获得机械臂末端与深度相机之间的转换矩阵T2；S3、定义视觉伺服图像误差向量；S4、结合障碍李雅普诺夫函数和固定时间稳定性理论设计带有视场约束的固定时间控制器，得到相机速度控制器；S5、对机械臂进行速度控制，使得机械臂视觉伺服运动到期望位置为止，保证图像特征点不会离开约束的相机视野。本发明在机械臂视觉伺服控制上引入固定时间的视野约束方法，使得图像特征始终在相机的视场范围内，提升了视觉伺服系统的稳态和瞬态性能。
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公开(公告)号：CN119077744A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411457389.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于预设性能控制的机械臂混合视觉与力的控制方法，涉及机器人视觉伺服和力控技术领域，包括：S1、获得机械臂运动学模型和机械臂动力学模型；S2、获得机械臂末端执行器与相机之间的转换矩阵；S3、构建运动学模型，获得外部力矩在特征空间下的映射；S4、构建特征点之间的导纳控制，实现视觉和力的结合；S5、定义视觉特征误差，通过预设性能函数对定义的特征误差进行约束；S6、基于障碍李雅普洛夫函数构建机械臂视觉伺服控制律；S7、根据视觉伺服控制律实时得到机械臂末端速度，实现机械臂运动控制。本发明实现了视觉和力的同步控制，避免了视觉特征信息的丢失，提高了系统的瞬态和稳态响应、灵活性与安全性。
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公开(公告)号：CN118567249A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410614665.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B17/02 , H04L67/141 , H04L67/12
Abstract: 本申请涉及一种基于增强现实技术的接触网机器人离线仿真方法。所述方法包括：搭建孪生机器人模型和孪生接触网模型；将所述孪生机器人模型和孪生接触网模型转换为VuforiaEngine数据集，并将其导入Unity3D中,使用Vuforia将所述孪生机器人模型注册到真实环境，与接触网机器人建立连接；基于机器人当前位置和作业目标点采用路径规划算法规划目标可行路径；基于所述目标可行路径生成控制指令，将所述控制指令通过ROS话题实时通信发送给所述接触网机器人，控制所述接触网机器人作业。
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公开(公告)号：CN118559698A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410613345.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于分数型障碍李雅普诺夫的固定时间视觉伺服控制方法，包括以下步骤：S1、得到三维相机坐标系到二维图像坐标系的转换关系；S2、获得机械臂末端与深度相机之间的转换矩阵T2；S3、定义视觉伺服图像误差向量；S4、结合障碍李雅普诺夫函数和固定时间稳定性理论设计带有视场约束的固定时间控制器，得到相机速度控制器；S5、对机械臂进行速度控制，使得机械臂视觉伺服运动到期望位置为止，保证图像特征点不会离开约束的相机视野。本发明在机械臂视觉伺服控制上引入固定时间的视野约束方法，使得图像特征始终在相机的视场范围内，提升了视觉伺服系统的稳态和瞬态性能。
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