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公开(公告)号：CN110544293A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910637691.9
申请日：2019-07-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 多无人机视觉协同的建筑施工场景识别方法，执行以下操作：建立场景信息与施工进度的对应关系集，对应关系集包括建筑物的外观材料种类及数量与施工进度的对应关系、建筑机械种类及数量与施工进度的对应关系、室外工程种类及数量与施工进度的对应关系；通过无人机实时拍摄施工场景，通过深度学习识别建筑本体、建筑物的外观材料、建筑机械和室外工程的数量和种类，以建筑本体和建筑物的外观材料为主、建筑机械和室外工程为辅，预测当前场景可能处于的施工进度，并按进度可能性的高低排序，给出可能性从高到低的预测结果列表；实现自动化和精细化的施工进度监督。
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公开(公告)号：CN110539315A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910720426.7
申请日：2019-08-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 基于虚拟现实控制的建筑机器人，包括机械臂，机械臂包括基座、第一支臂和第二支臂，第一支臂与基座铰接，第二支臂与第一支臂铰接，第二支臂的末端设置执行器；第一支臂和第二支臂约束在同一个平面内绕各自的铰链转动；机械臂的铰接处对应人的手臂关节状态，传感器捕捉人手臂关节处的运动位置信息，将获取到的运动位置信息通过基于H∞滤波递推的关节运动角度的估计方法优化实现以人机交互的方式控制机器人。本发明的优点在于，保障危险工况下建筑作业人员的安全，提高建筑作业效率；利用H∞鲁棒滤波来进行手臂关节角度估算，实时且准确的捕捉手臂运动，提高了大型建筑机械的控制灵活性和效率，降低作业难度。
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公开(公告)号：CN110539310A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910720431.8
申请日：2019-08-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种高负载建筑机器人，其特征在于：机器人的控制系统中设有动态稳定性控制模块，动态稳定性控制模块中设有稳定性约束条件，该稳定性约束条件为ZMP位置与关节角、角速度和角加速度以及外负载的关系：其中，(Fex,Fey,Fez)表示负载在x方向作用于机器人的力，负载在y方向作用于机器人的力，负载在z方向作用于机器人的力；(Mex,Mey,Mez)表示负载在x方向作用于机器人的力矩，负载在y方向作用于机器人的力矩，负载在z方向作用于机器人的力矩；(xe,ye,ze)表示负载作用在机器人上的位置。将在双足机器人的步态规划和稳定控制广泛应用的ZMP稳定判据，应用到了建筑机器人动态稳定的控制中，发挥ZMP判据可以实现机器人实时动态稳定判断的优势，提出了的大型建筑机器人高负载下稳定控制方法可以对动态作业的机器人的稳定状态实现实时的观测反馈，进而控制其在限定稳定裕度内作业。
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公开(公告)号：CN110481630A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910773718.7
申请日：2019-08-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于电子皮肤技术的方向盘及交互方法，其中方向盘的外圈和功能区上均设有电子皮肤，电子皮肤是由温度、湿度、压力生物传感器组建的仿生传感阵列，电子皮肤持续监测人体与之的接触，并根据监测得到的接触生成相应的输入指令。与现有技术相比，本发明具有功能设置更人性化、无人驾驶切换更加简便，协同操作可以实现更多功能等优点。
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公开(公告)号：CN109436118A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811273786.9
申请日：2018-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明属于仿生学领域，提供一种壁面粗糙度自适应的仿生爬壁机器人刚柔软结合湿吸足，包括筋腱、侧向运动筋腱分支、下向运动筋腱分支、两爪、爪基、足架、足垫、液体存储腔、掣爪片、垂柄、椭圆柔性铰链；在筋腱的拉伸下，两个爪能勾住粗糙壁面向上爬行机械力；筋腱拉伸足垫吸附小粗糙度壁面，提供运动摩擦力；筋腱拉伸是的液体腔内液体被压缩进足垫，使其足垫表面褶皱展开而增加接触面积；液体沿足垫表面微孔排到接触面，增加吸附力。筋腱松弛时，爪在底部柔性关节作用下恢复原状，液体回归腔室，足垫脱离壁面，实现快速脱吸。这样便能在一根筋腱的调控下，自动适应不同粗糙度的壁面环境，快速实现吸附和脱吸，满足仿生爬壁机器人的运动需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119089978B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411204561.3
申请日：2024-08-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06N3/096 , B23P21/00 , G06N3/0455 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种面向电子设备装配场景多模态大模型训练方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集电子设备装配过程所需数据，构建流程指导数据集；获取实际装配过程中的实物图像，构建关联信息数据集；将流程指导数据集和关联信息数据集输入基于Transformer的预训练模型进行训练，初步得到多模态大模型；获取同任务中人工执行装配任务的动作信息，构建人工指导多模态数据集；传入多模态大模型中，对大模型进行微调，更新装配细节提升模型性能，得到面向电子设备装配场景多模态大模型；针对未学习到的零件或装配细节，通过物理示教的交互式学习，提升模型的泛化性。与现有技术相比，本发明提高了多模态大模型的泛化性能，节约装配时间，提升了装配任务的效率。
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公开(公告)号：CN119221626A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411463058.X
申请日：2024-10-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了自供电的旋转式平扭耦联的自适应液体阻尼器，包括阻尼系统、滑轨系统、平扭耦联机构、自适应控制系统、自供电部分。其中：阻尼系统，包括U型液柱阻尼器、磁流变液、励磁线圈和隔磁网；滑轨系统，包括环形轨道、滑轮架和滑轮；平扭耦联机构，包括扭转弹簧支座、扭转弹簧、旋转杆、阻尼器支架；自适应控制系统，包括处理与控制中枢、加速度计、风速仪、液位计；自供电部分，包括压电陶瓷和可变电流电源。本发明可同时控制结构的平动响应与扭转响应，实现自适应平扭耦联控制，提高风振控制性能，保障结构的舒适性与安全性。此外，本发明利用压电陶瓷将机械能转化为电能进行自供电，确保了极端情况下阻尼器的振动控制效果。
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公开(公告)号：CN119077739A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411378786.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于环境信息主动感知的智能体具身交互规划方法，方法包括以下步骤：S1、获取对齐的环境信息以及智能体与物体交互界面处的信息；S2、将语义特征信息、智能体作业环境和交互特性参数进行多模态信息融合表征，得到环境多维信息；S3、获取具身交互感知信号，基于所述具身交互感知信号进行机器人动作的可预期性判断，若结果为在预期内，则基于环境多维信息和规划的具体任务步骤，基于能量梯度的方法生成一系列的具身交互动作，机器人执行具身交互动作；反之基于交互特性参数能量梯度的方法生成一系列的具有交互力特性的交互动作，机器人执行交互动作。与现有技术相比，本发明具有提高机器动作安全性等优点。
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公开(公告)号：CN119077734A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411316401.8
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向紧密物理交互的机器人仿人行为规划与控制方法，包括如下步骤：步骤S1，通过动作捕捉获取机器人与人类紧密交互的演示数据；步骤S2，基于演示数据，利用先验知识和聚类分析，得到多个人类行为模式类别；步骤S3，基于人类行为模式类别，通过对演示数据进行分段和标定，得到多组包括类行为模式标签的运动原语序列并构建层次性有向图，通过训练得到机器人行为规划器；步骤S4，构建目标轨迹和动作空间之间的动态一致的映射模型，基于映射模型和规划器，实现机器人仿人行为规划与控制。与现有技术相比，本发明包含了机器人仿人行为实现的全流程，可以有效提升机器人执行紧密物理交互任务的效率，同时具有可解释性等优点。
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公开(公告)号：CN116500901B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202310613961.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生驱动的用户意图不明下人机协作任务规划方法，包括以下步骤：根据物理空间的人机协作工作平台建立孪生场景，传感器周期性地采样数据，实现孪生空间与物理空间的实时映射；在孪生空间中基于场景数据集生成器识别产品装配图，构建人机协作产品装配场景，生成虚拟数据集；在孪生空间中构建基于图神经网络的用户意图不明下的任务规划器，由孪生空间中产生的虚拟数据集进行训练，根据当前产品装配场景和产品装配图，输出任务规划序列矩阵；根据任务规划序列矩阵控制执行物理空间中的人机协作任务。与现有技术相比，本发明具有能够实现人类意图不明下的人机协作任务规划等优点。
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