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公开(公告)号：CN108446442A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810144037.X
申请日：2018-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及类神经肌肉骨骼机器人领域，提出一种类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，旨在解决类神经机器人模型的冗余问题。该方法包括：依据类神经肌肉骨骼机器人上肢模型在执行特定的基本运动模式时，计算其相关肌肉的平均肌肉力大小、第一运动轨迹，根据上述平均肌肉力的大小选出该运动模式的简化肌肉集合，计算利用简化肌肉集合执行上述基本运动时的第二运动轨迹，根据第一运动轨迹和第二运动轨迹确定运动精度指标，确定满足指定运动精度的简化肌肉集合为上述运动模式最简肌肉集合，合并所有基本运动模式所需要的简化肌肉集合，得到满足指定运动精度下，类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的最简肌肉集合。本发明实现了对类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化。
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公开(公告)号：CN118226760A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410644753.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04 , B62D57/032
Abstract: 本发明提供一种基于摔倒判断的人形机器人步态控制方法和装置，应用于机器人控制技术领域。该方法包括：获取人形机器人的运动分析数据；根据所述运动分析数据判断所述人形机器人的摔倒状态和摔倒原因，所述摔倒状态包括稳定行走、临界摔倒和摔倒，所述摔倒原因包括环境干扰和硬件误差；基于所述摔倒状态计算所述人形机器人的摔倒概率；根据所述摔倒概率和所述摔倒原因对所述人形机器人的行走步态与控制量进行修正。
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公开(公告)号：CN113084813B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110396855.0
申请日：2021-04-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于智能机器人领域，具体涉及一种基于肌肉参数优化构建约束力场的机器人运动控制方法，旨在解决现有的肌肉骨骼机器人运动控制精度较差的问题。本方法包括计算机器人各肌肉的附着点之间的距离之和，作为肌肉长度；计算各肌肉对应的肌肉力；计算肌肉力臂；计算肌肉驱动力在机器人末端点形成的等效力；通过优化肌肉的最大等距力和激活量，形成以目标点为均衡中心的约束力场；计算约束力场中各等效力指向目标点的力分量，得到向心等效力场；利用分水岭算法计算对应的约束力场的有效范围；控制机器人在约束力场的牵引作用下运动至目标点。本发明提高了肌肉骨骼机器人运动控制精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111300442B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010114845.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种柔性脊柱，涉及仿生机器人的技术领域，其包括脊柱本体、导管以及控制装置；脊柱本体设置有内腔，在内腔中设置有分割部，分割部将内腔分割为至少三个相互独立的腔室，各腔室绕一轴线分布；每个腔室至少联通一根导管，导管的另一端联通控制装置；控制装置通过导管向不同的腔室供气或供液并且控制各腔室内的流体压力以控制脊柱本体的姿态。本发明的柔性脊柱解决了现有的仿生机械鼠在运行时电机存在噪声进而干扰试验的问题。基于上述柔性脊柱，本发明还公开了一种制造方法，计算方法和机械鼠。
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公开(公告)号：CN113084814A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110396857.X
申请日：2021-04-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于智能机器人领域，具体涉及一种基于分布位置优化实现肌肉骨骼机器人运动控制的方法，旨在解决现有的肌肉骨骼机器人运动控制精度较差的问题。本方法包括计算机器人各肌肉的附着点之间的距离之和，作为肌肉长度；计算各肌肉对应的肌肉力；计算肌肉力臂；计算肌肉驱动力在机器人末端点形成的等效力；通过优化肌肉的附着点的位置分布，形成以目标点为均衡中心的约束力场；计算约束力场中各等效力指向目标点的力分量，得到向心等效力场；利用分水岭算法计算对应的约束力场的有效范围；控制机器人在约束力场的牵引作用下运动至目标点。本发明提高了肌肉骨骼机器人运动控制精度。
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公开(公告)号：CN108446442B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201810144037.X
申请日：2018-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06T7/246 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及类神经肌肉骨骼机器人领域，提出一种类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化方法，旨在解决类神经机器人模型的冗余问题。该方法包括：依据类神经肌肉骨骼机器人上肢模型在执行特定的基本运动模式时，计算其相关肌肉的平均肌肉力大小、第一运动轨迹，根据上述平均肌肉力的大小选出该运动模式的简化肌肉集合，计算利用简化肌肉集合执行上述基本运动时的第二运动轨迹，根据第一运动轨迹和第二运动轨迹确定运动精度指标，确定满足指定运动精度的简化肌肉集合为上述运动模式最简肌肉集合，合并所有基本运动模式所需要的简化肌肉集合，得到满足指定运动精度下，类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的最简肌肉集合。本发明实现了对类神经肌肉骨骼机器人上肢模型的简化。
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公开(公告)号：CN105809200A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610140993.1
申请日：2016-03-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种生物启发式自主抽取图像语义信息的方法及装置，该方法包括以下步骤：将带标签的图像数据集作为训练样本，用于训练卷积神经网络；对训练网络的权重参数进行聚类，并依据聚类结果对权重参数进行聚合；聚合后的权重参数作为卷积神经网络的新参数，可用新的网络提取图像的语义信息特征，并依据该特征对图像进行识别分类。本发明给出了语义的网络化表示方法，并利用网络结构实现了对语义信息的自主学习和提取，在不影响模型效果的情况下，显著降低了特征维度，同时增强了模型的解释能力。
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公开(公告)号：CN118456474A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911650.5
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种机器人致摔因素确定方法、装置、介质、设备及产品，涉及机器人技术领域，该方法包括：基于当前摔倒的机器人各个被控单元的实际运动数据和预期运动数据，得到各个被控单元的误差向量；基于当前设定的摔倒回顾时刻和误差向量构建机器人的当前回顾数据集；基于当前回顾数据集中回顾向量之间的距离构建初始凸顶点集；基于各个回顾向量与初始凸顶点集之间的凸包距离对初始凸顶点集进行更新，得到凸顶点集；基于所述凸顶点集中各个回顾向量对应的被控单元的误差损失分数确定所述机器人的致摔因素。本申请提供的方法和装置，可以确定机器人的致摔因素，提高了致摔因素的确定效率和确定准确度，进而可以优化算法防止机器人摔倒。
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