面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置

    公开(公告)号:CN117508670A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311533613.7

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种面向复杂任务的空间机器人操作方法及装置。方法包括:获取预先训练好的技能库,所述技能库中包括用于完成目标任务的多个子技能;将所述技能库和所述目标任务输入预先训练好的强化学习模型中,得到在不同时刻需要执行的子技能;其中,在不同时刻下,与所述目标任务相关的环境状态不同,每个子技能分别用于执行所述目标任务中的一个子任务,所述强化学习模型是基于所述技能库和预设任务训练得到的;基于各个子技能指导空间机器人依次完成相应子任务的空间操作,直至完成所述目标任务。本发明,可以使机器人准确地完成复杂的空间任务。

    一种电喷雾推力器发射极的飞秒激光加工系统及方法

    公开(公告)号:CN119489275A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411576615.9

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明涉及一种电喷雾推力器发射极的飞秒激光加工系统及方法,包括:搭建飞秒激光加工系统;通过程控计算机调节精密三轴位移台,使得飞秒脉冲激光经聚焦物镜聚焦至多孔陶瓷加工样品表面;进行发射极结构粗加工,通过程控计算机控制振镜和精密三轴位移台,实现飞秒脉冲激光在多孔陶瓷加工样品表面联动扫描;进行发射极结构精加工,通过振镜实现飞秒脉冲激光在多孔陶瓷加工样品表面往复扫描,扫描过程中同时控制机械快门,实现锥形发射极结构区域免烧蚀;重复粗加工和精加工,对锥形发射极结构进行阵列化拓展;进行超声清洗。本发明克服了传统机械加工精度低,对于陶瓷材料存在崩边以及毛孔堵塞的问题,提高了电喷雾推力器工作寿命及比冲。

    一种多智能体分布式强化学习方法

    公开(公告)号:CN113269329B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202110484030.4

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 一种多智能体分布式强化学习方法,包括多智能体组织形式、智能体网络设计和训练方法。通过强化学习的方式实现整个网络系统的自适应网络服务,解决网络的分布式自主覆盖、目标追踪、缺位补充等高层次协同操作背后的关键技术,提升整个系统的综合感知保障能力和自愈合能力,使得整个系统具备极强的自组织、自配置和自管理能力,具备自我防护、系统修复和重构能力,以应对外部环境的变化。

    一种强承载大运动范围的抓捕用空间机械臂系统

    公开(公告)号:CN106363607A

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201610931335.4

    申请日:2016-10-31

    CPC classification number: B25J9/00 B25J9/1664

    Abstract: 本发明涉及一种强承载大运动范围的抓捕用空间机械臂系统,包括由三自由度并联结构、四自由度串联结构和基座组成的七自由度串并混联空间机械臂,及全自由度轨迹规划算法控制器,其中机械臂的后端为三自由度并联结构并与基座固连;前端为四自由度串联结构并与三自由度并联结构固连;全自由度轨迹规划算法控制器,基于逆运动学解算,完成机械臂的轨迹规划和运动控制,是整个机械臂系统的控制中枢。本发明结构承载能力强的特点,适用于空间抓捕用;还通过全自由度轨迹规划算法将机械臂的规划可达空间最大化,充分利用七个自由度从而最大程度地减小了引入并联结构导致的机械臂运动范围缩小的影响。

    面向复杂场景的强化学习决策方法及装置

    公开(公告)号:CN117493884A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311533174.X

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种面向复杂场景的强化学习决策方法及装置。获取目标环境的当前状态和与该当前状态对应的事件状态集,所述事件状态集是预先训练好的事件生成网络模型基于该当前状态确定的;所述事件生成网络模型是基于包含多个样本对的样本集训练得到的,每个所述样本对均包括目标环境的环境状态和与该环境状态相对应的事件集中各事件发生的概率;将所述当前状态和所述事件状态集输入至预先训练好的强化学习网络模型,输出与该当前状态相对应的决策,所述强化学习网络模型是以所述目标环境的环境状态和所述事件生成网络模型输出的事件状态集为输入训练得到的。本发明方法,可以对复杂场景做出准确的决策。

    一种带有初速度的系绳释放、回收轨迹优化方法

    公开(公告)号:CN113325860B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202110477831.8

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 一种带有初速度的系绳释放、回收轨迹优化方法,根据系绳初始释放长度及速度,基于正弦函数设计系绳释放加速度及减速段,根据目标绳长设计匀速释放段,正弦函数周期及幅值保证绳系系统稳定,并满足系绳张力大于零的约束。上述各阶段的加速度计算仅考虑系绳释放的情况,对于系绳回收过程,系绳实际长度为当前长度,回收加速度设计原理类似。

    基于知识嵌入强化学习的决策方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117115608A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311086572.1

    申请日:2023-08-28

    Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种基于知识嵌入强化学习的决策方法、装置、设备及介质。方法包括:获取目标环境待决策的原始图像;将所述待决策的原始图像输入至预先训练好的强化学习模型,输出与所述待决策的原始图像相对应的决策;所述预先训练好的强化学习模型包括策略网络、评价网络、回报函数和知识融合模块,所述知识融合模块用于将输入的原始图像与先验知识进行融合,以得到包含先验知识的图向量,所述策略网络用于基于所述图向量向所述目标环境输出决策。本发明,可以得到更加符合预期的决策。

    一种多智能体分布式强化学习方法

    公开(公告)号:CN113269329A

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN202110484030.4

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 一种多智能体分布式强化学习方法,包括多智能体组织形式、智能体网络设计和训练方法。通过强化学习的方式实现整个网络系统的自适应网络服务,解决网络的分布式自主覆盖、目标追踪、缺位补充等高层次协同操作背后的关键技术,提升整个系统的综合感知保障能力和自愈合能力,使得整个系统具备极强的自组织、自配置和自管理能力,具备自我防护、系统修复和重构能力,以应对外部环境的变化。

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