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公开(公告)号：CN117518195A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311601611.7
申请日：2023-11-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于图稀疏性维护的机器人长周期SLAM方法和系统，包括如下步骤：S1、进行SLAM建图，根据机器人移动时不断测量得到的环境信息生成子地图，所有子地图拼接起来构成初始的元地图；S2、将元地图当中包含的所有子地图栅格化，基于子地图栅格被占用的概率，生成元地图中每一个子地图具有的栅格值质心；S3、检测每次更新的子地图的质心位置，并获得更新子地图与元地图所包含的所有子地图之间的质心距离，对质心距离小于阈值的更新子地图进行合并或删除；S4、在机器人移动测量过程中重复步骤S3至导航任务结束。本发明解决了SLAM在建立地图和定位的过程中图片数据更新冗余的问题，降低了硬件内存占用率，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117370889A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311318568.3
申请日：2023-10-12
IPC: G06F18/2415 , G01M13/00 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种机器人打磨装备的可解释故障诊断方法，该方法包括：收集每种打磨装备故障状态下的机械臂末端的振动信号以及被打磨工件的表面图像；将振动信号进行分割处理，将分割处理的振动信号映射为振动图像；提取表面图像的图像特征，并统计图像特征的像素值分布；基于深度学习网络构建故障诊断模块和辅助学习模块；将振动图像分别输入至故障诊断模块、辅助学习模块，并将像素值分布输入至辅助学习模块，进行联合训练，使故障诊断模块学习到工件的打磨质量；将待检测的振动图像输入至联合训练后的故障诊断模块，输出故障诊断结果；故障诊断结果包括故障类型以及工件的打磨质量。该方法为故障诊断结果提供了可信度。
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公开(公告)号：CN117111612A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311137979.2
申请日：2023-09-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于分组协同决策机制的多机器人搜索方法，包括定义机器人局部通信集合；使用栅格地图对机器人的搜索环境进行构建，将机器人的任务搜索区域划分为L1*L2个面积相同的栅格，将构建后的栅格地图与简化的生物启发神经网络进行融合，建立环境信息表示模型；将同一局部通信集合内机器人探测到的环境信息进行融合；将局部通信集合内的机器人分为多个搜索小组；确定每个搜索小组内部机器人的迭代决策顺序和决策过程，直至小组内机器人决策完毕；所有机器人运动至下一步并更新环境信息，直到整个任务区域搜索完毕。解决未知环境下由于通信受限导致多机器人难以对任务区域高效搜索的问题。
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公开(公告)号：CN116728291B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311030811.1
申请日：2023-08-16
Applicant: 湖南大学
IPC: B24B49/12 , B24B27/00 , B25J11/00 , G01M13/00 , G01H1/00 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/22
Abstract: 本申请的实施例提供了基于边缘计算的机器人打磨系统状态监测方法和装置。所述方法包括获取当前的振动信号；对所述振动信号进行降噪和融合处理，得到振动图像；将所述振动图像，输入至预先训练的故障诊断模型，得到当前打磨系统的故障类型；将所述振动图像，输入至预先训练的质量匹配模型，得到当前打磨系统的相关值和力信号；所述力信号用于确定当前打磨系统的打磨质量；基于所述故障类型、相关值和打磨质量，完成对当前打磨系统的监测。以此方式，仅采集加度传感器的振动信号即可完成故障、打磨质量的统一监测，极大的减少了传感器的数量和类型，在降低了经济成本的同时降低了机器人打磨系统的复杂性。
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公开(公告)号：CN116643501B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310878118.3
申请日：2023-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种稳定性约束下的空中作业机器人可变阻抗控制方法及系统，其中，本发明提出期望可变阻抗动力学中阻抗曲线的稳定性约束条件；并引入命令轨迹变量，将阻抗控制问题转换成特殊的跟踪控制问题，构建出命令轨迹与期望轨迹之间的关系，从而基于设定的期望轨迹得到命令轨迹，利用空中作业机器人的实际动力变量获得位置误差、线速度误差；利用期望姿态与实际动力变量获得姿态误差以及角速度误差，最终利用可变阻抗位置控制器以及几何姿态控制器得到变阻抗控制力以及控制力矩。本发明技术方案的空中作业机器人在执行任务前先验保障期望可变阻抗动力学的指数稳定性，具有算法结构简单、实现成本低和鲁棒的交互作业能力等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116431368B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310695443.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/54 , G06F9/4401
Abstract: 本发明公开了一种面向自主无人系统的传感器即插即用中间件，包括应用接口层、DDS抽象层、即插即用层、操作系统层、设备接口层和设备硬件层；应用接口层提供用于设备查询、传感器操作和数据分发接口；DDS抽象层基于Fast‑DDS对接口进行二次封装，提供了数据发布和订阅的功能，支持多种传输协议和数据格式；即插即用层用于对各种接口设备进行热插拔检测和管理；操作系统层用于提供底层系统服务和驱动程序；设备接口层用于对设备进行管理和控制，提供了不同的设备接口和通讯协议；设备硬件层为底层支持，用于提供硬件平台。灵活适应不同的传感器设备，支持多种接口和数据格式，实现设备的自动识别和管理，保证了系统的实时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116739179A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310759945.0
申请日：2023-06-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及离散制造混流生产技术领域，具体为一种离散制造混流生产的人机协同效率优化方法，包括：1、收集实际离散制造混流生产场景的相关生产数据；2、构建离散制造混流生产的人机协同效率优化模型，设置模型参数、决策变量和约束条件；3、构建混沌增强教学优化算法，并利用混沌增强教学优化算法求解满足约束条件下的人机协同效率优化模型，得到多个决策变量取值，然后从多个决策变量取值中选择完工时间最短的作为最优的决策变量取值并输出。本发明将工人的操作纳入到离散制造混流生产中，通过同时优化各工序的加工机床和操作工人、工序的加工顺序，实现了离散制造生产车间的人机协同优化运行，从而有效提升了离散制造混流生产的效率。
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公开(公告)号：CN116643501A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310878118.3
申请日：2023-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种稳定性约束下的空中作业机器人可变阻抗控制方法及系统，其中，本发明提出期望可变阻抗动力学中阻抗曲线的稳定性约束条件；并引入命令轨迹变量，将阻抗控制问题转换成特殊的跟踪控制问题，构建出命令轨迹与期望轨迹之间的关系，从而基于设定的期望轨迹得到命令轨迹，利用空中作业机器人的实际动力变量获得位置误差、线速度误差；利用期望姿态与实际动力变量获得姿态误差以及角速度误差，最终利用可变阻抗位置控制器以及几何姿态控制器得到变阻抗控制力以及控制力矩。本发明技术方案的空中作业机器人在执行任务前先验保障期望可变阻抗动力学的指数稳定性，具有算法结构简单、实现成本低和鲁棒的交互作业能力等优点。
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公开(公告)号：CN115990891B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN115994983B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310298901.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快照式编码成像系统的医药高光谱重构方法，采集医药高光谱原始图像并处理，得到增强后的医药高光谱图像，经过模拟空间编码，获得编码后的测量图像，对编码后的测量图像进行光谱反移位后作反向编码处理，得到反向编码后的三维高光谱图像，将增强后的医药高光谱图像作为目标图像，根据反编码后的测量图像和目标图像构建训练集和测试集；搭建深度对称神经重构网络，并通过训练集和测试集进行训练和测试；将测试后的深度对称神经重构网络部署到快照式编码成像系统，利用快照式编码成像系统实时采集得到医药测量图像，经过计算重构，得到重构的三维高光谱图像。该方法能够实现对快照式成像系统医药高光谱的高质量重构。
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