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公开(公告)号：CN115205393A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210617856.8
申请日：2022-06-01
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种序列拨推采样归置策略迭代生成学习方法，用于在有限的工作空间、丰富的碰撞和高度耦合的情况下生成连续的推送动作，将随机分散在有限容器内的任意形状的物体自主归置，从而为未来的未知物体挤出尽可能多的空间，自主实现最大化装箱。本方法采用任务和运动规划思想，将任务学习抽象为一个两层问题。高层任务规划使用基于近端策略优化(PPO)的强化学习进行顺序推送决策。在底层运动规划中，采用传统的轨迹线性规划方法结合碰撞检测生成机器人推送操作。本方法能够以高效灵活的方式排列未知对象，同时将策略学习和机械臂控制解耦，从而具有更好的从仿真到现实世界的可移植性。
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公开(公告)号：CN113516300B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110678584.8
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种多任务多约束高可信实时自主决策优化方法及系统，其中，该方法包括如下步骤：步骤S1：对机器人获得的矩形件进行尺寸测量，得到矩形件的尺寸信息；步骤S2：对储存盒内放置环境进行拍照，利用图像处理技术得到储存盒环境俯视图；步骤S3：将储存盒环境俯视图映射成一个二值矩阵；步骤S4：生成一个与矩形件长宽相同的第一卷积核矩阵，将第一卷积核矩阵与步骤S3的二值矩阵做卷积运算，得到放置矩阵；步骤S5：生成一个第二卷积核矩阵，将第二卷积核矩阵与步骤S4得到的放置矩阵做卷积运算，得到价值矩阵；所述价值矩阵中值最小的元素位置即为放置的像素坐标系最优位置。本发明能够处理存在强烈外干扰作业情况下的放置优化问题。
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公开(公告)号：CN117182929B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311461575.9
申请日：2023-11-06
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及空间双臂机器人柔顺控制技术领域，特别涉及一种双臂机器人在轨装配的柔顺控制方法及装置。该方法包括：获取双臂机器人当前的运动状态；将双臂机器人的运动状态输入到预先训练好的目标模型中，得到当前时刻目标物体的期望轨迹和与当前环境相适应的阻抗控制模型的控制参数；其中，目标模型是通过双机械臂的运动状态、双机械臂的操作力状态和目标物体的运动状态作为训练样本对预设的神经网络训练得到的；基于目标物体的期望轨迹、阻抗控制模型的控制参数以及预设的双环阻抗控制模型，得到与当前环境相适应的双机械臂的期望关节角，以作为双机械臂的控制指令，实现双臂机器人的柔顺控制。本发明能够提高双臂机器人在轨装配的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN116151441A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310054835.4
申请日：2023-02-03
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种地外探测中基于自学习的装箱归置决策优化方法，包括：对获得的样本进行三维重建，获得对应的点云描述；对储存盒内放置环境进行拍照，获取储存盒深度图；建立点云特征提取网络，用于提取样品矿石特征；将提取到的样品矿石的特征平铺成矩阵，与储存盒深度图叠加在一起，得到当前环境状态；采用强化学习方法，将当前环境状态输入网络，网络输出样本的放置位置。本发明利用相机获取储存盒的深度图作为状态输入网络，能够处理由于外部干扰导致储存盒内样矿石发生移动的放置情况，从而适应地表复杂崎岖环境产生的外部干扰，鲁棒性好；计算时间短、速度快，具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115879593A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211017988.3
申请日：2022-08-24
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种地外天体采样在线装箱归置方法，将采样的岩石样本简化为规则长方体，利用深度相机重构箱内空间，使用最远点采样初步筛选可行的放置位置，设计样本放置评价指标函数，指标包括距离指标、箱内实际空间占用量指标、箱内放置空间占用量指标、尺寸相似度指标和中心偏差指标，选取评价最高的放置位置，实现高容积率装箱归置。本发明使用动态采样率利用最远点采样对所有可行的放置点进行初步筛选，可以提高寻找最佳放置情况的效率。
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公开(公告)号：CN115471749A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211085726.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种地外探测无监督学习的多视角多尺度目标识别方法及系统，包括：利用探测器运动约束建立序列图像间同一特征点几何对应关系；采用单应估计网络，得到序列图像间同一特征点几何对应关系中的单应矩阵；根据明暗区域信息提取陨石坑图像特征边缘；利用快速傅里叶变换搜索模板与陨石坑图像特征的匹配度，得到陨石坑图像特征所在区域范围；根据单应矩阵更新快速傅里叶变换搜索模板的形状得到更新后模板，基于更新后模板和陨石坑图像特征所在区域范围得到陨石坑区域。本发明实现了多视角多尺度陨石坑目标识别跟踪，保证探测器精确安全探测。
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公开(公告)号：CN113511503B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110674015.6
申请日：2021-06-17
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种自主智能的地外探测不确定物体采集与归集装箱方法，包括以下步骤：(1)利用深度相机获取包含待采集物体的RGB‑D图像，生成最佳抓取位姿，控制机械臂实施抓取操作；(2)判断是否抓取成功；(3)获取对机械手爪和被抓取物体的三维点云；(4)剔除三维点云中的机械手爪，对被抓取物体使用长方体进行拟合；(5)利用RGB图像信息检测归集箱内物体摆放状态；(6)根据当前箱内状态和待归置物体拟合结果进行摆放优化，将物体放置于箱内的最优放置位置；(7)利用RGB‑D图像信息，对箱内物体进行拨推操作，实现物体归置。
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