一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法

    公开(公告)号:CN113576845A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110878653.X

    申请日:2021-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种应用于外骨骼机器人的人体意识识别控制装置及方法,包括重心测量系统、力矩传感器、姿态传感器、肌肉张力传感器、控制模块和报警模块;重心测量系统设置在外骨骼机器人的足部构件底部;力矩传感器设置在外骨骼机器人的外骨骼关节;姿态传感器设置在外骨骼机器人的腰部支撑构件内侧;肌肉张力传感器设置在外骨骼机器人的大腿杆件的内侧;控制模块,重心测量系统、力矩传感器、姿态传感器和肌肉张力传感器均与控制模块电性连接;报警模块与控制模块电性连接。本发明能够识别用户的控制意图,快速、精准的识别用户的行走意图并作出迈步响应,提升病患运动能力。

    一种水下仿生球形/半球形机器人及其运动控制方法

    公开(公告)号:CN113148076A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110450058.6

    申请日:2021-04-25

    Abstract: 本发明提出一种水下仿生球形/半球形机器人及其运动控制方法,所述方法包括:沿机器人周向对空间进行区域划分;计算机器人与期望航迹点的距离,并与距离阈值比较;若距离大于距离阈值,启动巡航模式;否则,启动位置控制模式。在巡航模式下,驱动水平转动关节,将至少部分腿部机构的第一连杆调整至指向航迹点所在区域的对角区域。在位置控制模式下,将各个腿部机构的第一连杆调整至围绕赤道面中心轴中心对称。在不同模式下,控制推进器、第一垂直转动关节、第二垂直转动关节实现机器人的水平方向运动和/或垂直方向运动。还提出一种水下仿生球形/半球形机器人。采用本发明实施例,机器人能够根据期望航迹点的位置切换模式,实现更优的运动性能。

    一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法

    公开(公告)号:CN108444447B

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN201810165090.8

    申请日:2018-02-28

    Abstract: 本发明提供了一种用于水下避障系统中的渔网实时自主检测方法,属于计算机视觉领域,通过水下激光探测手段和一种基于深度生成网络和深度学习回归式与区域建议相结合目标检测的方法,减少图像预处理操作的时间。本发明使用基于水下激光扫描系统采集渔网图像,克服传统光在水下的后向散射作用以及声波受海水环境影响敏感性问题,得到清晰、高亮度的水下渔网图像,可直接用于后期的渔网检测,不需要通过去噪等前期预处理手段,大大提升后期渔网目标检测过程的实时性,既保证深度学习大数据量的要求,又在保证实时性的前提下提高渔网目标检测的置信度,为水下避障系统提供视觉部分的渔网检测技术方法。

    一种基于深度学习的海参检测和双目视觉定位方法

    公开(公告)号:CN108876855A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810519615.3

    申请日:2018-05-28

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的海参检测和双目视觉定位方法,适用于海洋牧场的水下机器人对海底海参捕捞任务,主要包括以下步骤:通过对双目摄像头进行标定获得摄像机的内外参数;对双目摄像头进行校正,使得左右视图的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐;利用标定好的双目摄像头进行海底图像数据采集;对采集到的图像数据进行基于白平衡补偿的暗通道优先算法进行图像增强;对图像增强的海底图像进行基于深度学习的海参目标检测;对经过图像增强和深度学习获得目标二维回归框信息的图像进行双目立体特征点匹配算法得出目标的三维定位坐标信息。本发明可实现水下海参珍品的精确定位,且不需要人工参与。

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