用于离线示例学习的机器人装配轨迹优化方法及装置

    公开(公告)号:CN110561430B

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN201910816232.7

    申请日:2019-08-30

    Abstract: 本发明涉及一种用于离线示例学习的机器人装配轨迹优化方法,所述方法包括以下步骤:A、通过光学动作捕捉装置采集装配演示人员手臂及手部的演示运动轨迹;B、对采集的手臂及手部运动轨迹进行离线预处理,排除噪声数据和无关数据,融合多次演示装配轨迹,获得由高斯混合模型建模的装配运动模型;C、根据获得的装配运动模型,以及机器人装配实际的零部件初始位姿及目标位姿,生成机器人装配运动轨迹。本发明还涉及一种装置,其包括存储器和处理器,当所述处理器执行存储器中储存的程序时实现上述方法步骤。本发明解决传统演示轨迹不利于机器人直接执行的缺点,提高了利用离线示例学习技术使机器人进行精密装配的效率。

    用于离线示例学习的机器人装配轨迹优化方法及装置

    公开(公告)号:CN110561430A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910816232.7

    申请日:2019-08-30

    Abstract: 本发明涉及一种用于离线示例学习的机器人装配轨迹优化方法,所述方法包括以下步骤:A、通过光学动作捕捉装置采集装配演示人员手臂及手部的演示运动轨迹;B、对采集的手臂及手部运动轨迹进行离线预处理,排除噪声数据和无关数据,融合多次演示装配轨迹,获得由高斯混合模型建模的装配运动模型;C、根据获得的装配运动模型,以及机器人装配实际的零部件初始位姿及目标位姿,生成机器人装配运动轨迹。本发明还涉及一种装置,其包括存储器和处理器,当所述处理器执行存储器中储存的程序时实现上述方法步骤。本发明解决传统演示轨迹不利于机器人直接执行的缺点,提高了利用离线示例学习技术使机器人进行精密装配的效率。

    移动操作机器人大尺度空间高精度在线标定系统

    公开(公告)号:CN110355788A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910673549.X

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明涉及一种移动操作机器人大尺寸空间高精度在线标定系统,其包括测量子系统和校准补偿子系统。测量子系统包括视场覆盖该移动操作机器人的工作空间的多视角测量设备、至少一组局部测量设备和设置在所述移动平台上的车载激光测微设备,校准补偿子系统包括移动操作机器人控制器、与所述测量子系统连接的通信模块和校准工作站。多视角测量设备包括红外相机、与红外相机连接的图像采集工作站和与移动平台关联的反光靶球。每个局部测量设备包括CCD相机和多个激光测距传感器。与传统移动式机器人的标定校准相比,本发明的方案有全自动、大空间、在线校准的优势;同时还提高操作灵活性,降低成本,有效提升了移动操作机器人系统的实用价值。

    一种移动副驱动的全向大转角高精度姿态调整机器人

    公开(公告)号:CN109249405A

    公开(公告)日:2019-01-22

    申请号:CN201811278468.1

    申请日:2018-10-30

    Abstract: 本发明涉及一种移动副驱动的全向大转角高精度姿态调整机器人,包括活动平台、底座、连接组件、移动副、中心转动支链以及控制器,所述控制器控制所述移动副在所述底座上运动,驱动所述连接组件带动所述活动平台以所述中心转动支链为中心在多个方向上活动。本发明的机器人能够调整装配物料的姿态,应具有结构紧凑,能够高速度、高精度、全向大转角,适用于3C装配机器人的作业,且价格便宜。

    移动操作机器人大尺度空间高精度在线标定系统

    公开(公告)号:CN210819622U

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201921174718.7

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本实用新型涉及一移动操作机器人大尺度空间高精度在线标定系统,其包括测量子系统和校准补偿子系统。测量子系统包括视场覆盖该移动操作机器人的工作空间的多视角测量设备、至少一组局部测量设备和设置在所述移动平台上的车载激光测微设备,校准补偿子系统包括移动操作机器人控制器、与所述测量子系统连接的通信模块和校准工作站。多视角测量设备包括红外相机、与红外相机连接的图像采集工作站和与移动平台关联的反光靶球。每个局部测量设备包括CCD相机和多个激光测距传感器。与传统移动式机器人的标定校准相比,本实用新型的方案有全自动、大空间、在线校准的优势;同时还提高操作灵活性,降低成本,有效提升了移动操作机器人系统的实用价值。

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