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公开(公告)号：CN114454199B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210127436.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据控制算法的末端执行器及其设计方法，针对农业场景自动化生产设备抓取成功率低，损伤大的问题，提出一种基于数据驱动控制的末端执行器系统，包括执行器结构与控制方法两个方面，所述末端执行器机械结构包括：红外位置传感器、连接接口、连接机构、舵机、驱动机构、基座、平行四连杆机构、压力传感器和弧面夹指。本发明采用数据驱动控制算法，设计了PID控制器和偏格式动态线性化无模型自适应(PFDL‑MFAC)控制器，实现了末端执行器系统的力跟踪控制策略。通过RecurDyn和Matlab机械‑控制联合仿真，验证了机械结构的合理性和控制方法的有效性。本发明提高系统跟踪期望抓取力的性能，可以减小末端执行器抓取和搬运球形果蔬的损伤程度。
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公开(公告)号：CN114454199A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210127436.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数据控制算法的末端执行器及其设计方法，针对农业场景自动化生产设备抓取成功率低，损伤大的问题，提出一种基于数据驱动控制的末端执行器系统，包括执行器结构与控制方法两个方面，所述末端执行器机械结构包括：红外位置传感器、连接接口、连接机构、舵机、驱动机构、基座、平行四连杆机构、压力传感器和弧面夹指。本发明采用数据驱动控制算法，设计了PID控制器和偏格式动态线性化无模型自适应(PFDL‑MFAC)控制器，实现了末端执行器系统的力跟踪控制策略。通过RecurDyn和Matlab机械‑控制联合仿真，验证了机械结构的合理性和控制方法的有效性。本发明提高系统跟踪期望抓取力的性能，可以减小末端执行器抓取和搬运球形果蔬的损伤程度。
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公开(公告)号：CN114444613B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210127425.3
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/64 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于3D点云信息的物体分类与物体分割方法，属于3D点云处理领域，尤其涉及无序点云难处理、点云特征难提取领域。本发明在提取点云特征中，为了提取更多的有效信息，本发明提出并使用了一种全新的联合式全局特征与局部特征结构。在提取高维特征时提出一种新式的提取机制代替传统的对称函数。通过大量实验可以表明我们设计的神经网络可以解决多种点云任务，包括但不局限于物体分类、物体分割、场景分割等。本发明的有益效果：所设计的针对点云识别和分割算法主要设计新的Mix‑Net专用神经网络设计，并从下采样算法，特征值提取以及融合机制等多个模块进行创新发明，对于点云识别和分割准确率都有明显提升。
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公开(公告)号：CN114444613A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210127425.3
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于3D点云信息的物体分类与物体分割方法，属于3D点云处理领域，尤其涉及无序点云难处理、点云特征难提取领域。本发明在提取点云特征中，为了提取更多的有效信息，本发明提出并使用了一种全新的联合式全局特征与局部特征结构。在提取高维特征时提出一种新式的提取机制代替传统的对称函数。通过大量实验可以表明我们设计的神经网络可以解决多种点云任务，包括但不局限于物体分类、物体分割、场景分割等。本发明的有益效果：所设计的针对点云识别和分割算法主要设计新的Mix‑Net专用神经网络设计，并从下采样算法，特征值提取以及融合机制等多个模块进行创新发明，对于点云识别和分割准确率都有明显提升。
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