公开(公告)号：CN112621760A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011591657.1

申请日：2020-12-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 钟汕林 ,  周俊杰 ,  乔红 ,  吴伟

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种基于神经元增益基元组合优化的机器人运动控制方法、系统、装置，旨在现有的机器人运动控制方法在复杂动态环境中控制鲁棒性、自适应性较差的问题。本方法包括获取机器人待运动的目标位置及运动方向，作为输入数据；基于输入数据，通过预构建的循环神经网络动力学模型得到对应的控制信号，并控制机器人移动。本发明提高了机器人运动控制的鲁棒性、自适应性。

公开(公告)号：CN108422421B

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN201810218063.2

申请日：2018-03-16

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 陈嘉浩 ,  乔红 ,  钟汕林 ,  吴伟

IPC: B25J9/16 ,  B25J13/08

Abstract: 本发明涉及骨骼肌肉式机器人领域，提出一种骨骼肌肉式机器人的肌肉控制和装配方法，旨在解决高耦合、高冗余的多输入多输出系统进行控制快速、较精准的控制问题。该方法包括：分解轴孔装配的运动需求，根据上述运动需求定义轴孔装配的基本运动，生成轴孔装配的肌肉控制信号；根据上述基本运动和上述肌肉控制信号确定与轴孔装配相关的肌肉集群；激活上述肌肉集群，控制待装配的装配轴运动，以装配轴孔。本发明实现了基于环境吸引域的装配策略，快速、较精准地实现轴孔装配。

公开(公告)号：CN105809200B

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201610140993.1

申请日：2016-03-11

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 尹沛劼 ,  钟汕林 ,  亓鲁 ,  吴伟 ,  乔红 ,  李寅琳 ,  席铉洋

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。

公开(公告)号：CN105809201A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610141197.X

申请日：2016-03-11

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 尹沛劼 ,  钟汕林 ,  亓鲁 ,  吴伟 ,  乔红 ,  李寅琳 ,  席铉洋

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6267

Abstract: 本发明公开了一种生物启发式自主提取图像语义概念的识别方法及装置，该方法包括：将带标签的图像数据集作为训练样本，从图形输入层输入模型；利用深度置信卷积神经网络提取图像数据的特征；构造图像特征之间的结构关系，提取语义概念；利用样本图片提取的语义概念特征训练贝叶斯分类器；将测试图像输入训练好的识别模型进行识别分类。本发明在已有的生物启发式神经网络计算模型基础上，模仿人类视觉神经系统的处理机制，构建一种可以自主提取图像语义概念的图像识别模型，从而增强了模型的识别速度和解释能力，提高了图像识别尤其是具有模糊语义的图像识别的鲁棒性。

公开(公告)号：CN105467841A

公开(公告)日：2016-04-06

申请号：CN201510960570.X

申请日：2015-12-18

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 乔红 ,  尹沛劼 ,  吴伟 ,  李川 ,  陈嘉浩

IPC: G05B13/04

CPC classification number: G05B13/041

Abstract: 本发明提出的一种类人机器人上肢运动的类神经控制方法，包括模型及模板的构建、模板的选择和控制输出两大部分：第一部分为类人机器人的上肢动力学模型和初始的运动模板的建立；第二部分步骤为1、给定新的运动任务位置；2、依据该步骤执行次数区别性的选择运动模板；3、基于各运动模板的权重及控制信号计算新的运动任务所需的控制信号以及在该信号下上肢运动的终点位置；4、设置循环执行条件重复执行2、3、4，并输出新任务的最终运动模板，执行运动。该方法大幅减少了计算量，提高反应速度及学习能力。

公开(公告)号：CN205386823U

公开(公告)日：2016-07-20

申请号：CN201620117535.1

申请日：2016-02-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 席铉洋 ,  宋永博 ,  邹俊成 ,  乔红 ,  吴伟 ,  冯文森 ,  尹沛劼

IPC: B25J11/00 ,  B25J13/08

Abstract: 本实用新型提供了一种通用模块化双臂服务机器人平台及应用该平台的通用模块化双臂机器人系统，该平台包括通过服务机器人的各个外置传感器来收集环境信息的环境信息采集模块、用于处理环境信息采集模块采集的原始数据的信息认知模块，基于信息认知模块识别所述服务机器人所处的环境信息的决策模块，基于所述决策模块的决策信息的控制下，通过机器人进行指令输出的输出执行模块。本专利集成视觉采集、语音采集、触觉采集、视觉输出、语音输出、动作输出等硬件支持功能于一身，基于本专利设计的系统，可进行服务机器人通用功能算法模块的研究、开发和调试，可用于研究服务机器人各功能模块在统一框架下协调工作的解决方案。