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公开(公告)号：CN114789761A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210506006.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: B62D57/032 , H02K3/28 , H02K7/116 , H02K9/06 , H02K9/22
Abstract: 本发明涉及一种电驱动关节及三自由度仿生机器人关节集成模组，电驱动关节，包括外壳总成、电机总成、一级减速器总成、二级减速器总成、编码器总成和轴承组；模组包括膝关节单元、前摆单元、侧展单元及腿部单元；电驱动关节采用轴向磁通电机；膝关节单元与前摆关节单元同向布置，侧展关节单元输出轴线与前摆关节轴线正交布置，本发明利用高度集成化的电机形成多自由度拓扑，结构简单紧凑、高集成度、轴向尺寸小、各关节负载端质心位置距离较近，等效转动惯量小，具备高频响应性能、高机动、低惯量、空间复用、高集成度、高可靠、耐冲击的三自由度机器人关节，可直接应用于双足、四足、六足等腿足式机器人。
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公开(公告)号：CN114564010A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210133403.8
申请日：2022-02-11
Applicant: 中国北方车辆研究所
Inventor： 许鹏 , 苏波 , 江磊 , 蒋云峰 , 党睿娜 , 姚其昌 , 许威 , 王志瑞 , 慕林栋 , 梁振杰 , 汪建兵 , 邢伯阳 , 刘宇飞 , 郭亮 , 邱天奇 , 赵建新 , 邓秦丹 , 闫瞳 , 侯茂新 , 杨超宁
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种双轮足机器人单边越障控制方法，用于解决由于复杂建模方式所导致的双轮足机器人单边越障控制方式复杂的问题。首先，建立含有机器人虚拟腿姿态角度、虚拟腿姿态角速度、机体偏航姿态角度、机体偏航姿态角速度、机体前向位移，以及机体前向线速度六个状态量的双轮足简化动力学模型，并进行线性化、离散化处理；其次针对离散的虚拟腿长度进行状态反馈矩阵元素的多项式插值，采用卡尔曼滤波器实现各状态观测，利用线性二次型调节器进行全状态反馈，实现状态反馈平衡控制，最后，对支撑腿进行侧倾角姿态补偿，通过支撑腿运动学逆解产生髋部关节角度和膝关节角度，实现单边越障的姿态控制，该方法简单易实现，且控制效果较好。
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公开(公告)号：CN114021376A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111364706.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 中国北方车辆研究所 , 智能移动机器人(中山)研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种四足机器人地形坡度估计方法，主要步骤包括单腿运动学解算，姿态解算坐标系转换，TD状态缓存。最小二乘平面拟合和ARMA模型回归预测。本发明基于ARMA模型，引入地形类型先验知识实现对坡面角度拟合数据的滤波、预测与估计，面向四足机器人常用Trot步态仅有两腿支撑的特点，以历史足地接触信号为触发采集足端运动学数据与机载惯性传感器测量姿态，从而获取四个离散点数据并进一步采用最小二乘法进行拟合坡面角度，能够提高拟合结果的平滑性能。
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公开(公告)号：CN113771046A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111241375.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国北方车辆研究所 , 智能移动机器人(中山)研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种最小化Jerk指标摆动轨迹规划方法，使用当前机器人估计质心速度与期望速度规划摆动落足点，摆动轨迹规划以最小化轨迹Jerk为目标，同时使用当前质心速度与期望速度作为轨迹始末的速度约束，从而规划出满足机器人本身速度状态且加速度平滑连续的摆动轨迹，基于最优Jerk目标保证轨迹总体冲击积分最小。
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公开(公告)号：CN113357503A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110622465.0
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国北方车辆研究所 , 智能移动机器人(中山)研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于变构型多传感融合的足式机器人感知装置，属于足式机器人技术领域。本发明的装置基于角度可控的变构型感知设备可实现全局与局部高精度地图的标定及生成，完成足式机器人导航及定位的实时任务；本设计方案将激光雷达与双目摄像头云台相结合，辅以同步带驱动系统，使得该装置布局更加紧凑，可感知区域更广，并能够实现其激光雷达及双目摄像头可根据需要更改扫描区域，实现了根据需求扫描不同区域的功能，通过调整两个激光雷达间的相对夹角，对不同的区域进行扫描，还可建立地图模型并与双目摄像头反馈回来的信息进行校对并为足式机器人的自主行走提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113135241A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110439762.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明公开了一种四足机器人仿生腿部机构，该四足机器人仿生腿部机构，该腿部机构包括框架总成、缓冲机构以及腿部总成；所述缓冲机构位于所述框架总成内，并包括缓冲框架和安装于所述缓冲框架两端的缓冲单元；两个所述缓冲单元均连接于所述框架总成，用于实现所述框架总成与所述缓冲框架之间的缓冲；所述腿部总成安装于所述缓冲框架。上述腿部机构通过缓冲机构提高了腿部缓冲性能，解决了现有腿部缓冲效果差的问题。
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公开(公告)号：CN116047900B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211575417.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本发明属于机器人运动控制技术领域，具体涉及一种面向无人装备平台分层类人控制的框架结构，其分为感知单元与控制单元，类人控制框架通过获取定位与深度感知信息建立局部高程、语义以及环境模型，同时在任务指令驱动下建立粗细粒度两项服务，完成控制单元中各控制策略与单元参数的选择与调节，实现在算力、性能综合最优；控制单元以感知单元规划作为期望轨迹，基于本体稳定和肢体规划实现跟踪控制，最终完成对伺服指令的解算。与现有技术相比较，本发明采用分层驱动和类人控制的仿生来设计无人系统和平台的控制架构，解决了传统控制系统设计复杂、耦合、系统更新维护困难等问题。
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公开(公告)号：CN115056881B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210448012.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: B62D57/032 , B60L50/50 , B60L50/60
Abstract: 本发明涉及一种集成仿生躯干的电液混动四足机器人，其特征在于，包括：液压腿足、前后摆电机、液压泵、侧展液压缸、液压阀、电池、机身液压缸、节点盒、整机主控、陀螺仪、散热器、机架和机身铰链机构；该机器人动力源采用电池进行能源供给，关节执行器既包含了液压执行器又包含了电机执行器，在仿生设计上，增加机器人腰部两个关节自由度，共14自由度配置。本发明既继承了液压驱动的优点，同时兼具了电驱系统噪音低、可靠性高、维护维修方便的优点，整机14自由度的配置有利于机器人高速机动运动控制。
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公开(公告)号：CN118907263A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411146161.1
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国北方车辆研究所 , 中兵智能创新研究院有限公司 , 天津大学
Inventor： 江磊 , 宋智斌 , 曾怡 , 李文治 , 许鹏 , 刘宇飞 , 王志瑞 , 李庆展 , 邓秦丹 , 郭亮 , 慕林栋 , 朱明月 , 邓呈祥 , 孙泽源 , 彭宇歆 , 张禹泽 , 兰智凯 , 周雨婷
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明涉及一种串联弹性驱动关节、机器人腿足及其驱动方法，属于机器人关节设计技术领域，解决了传统的机械结构柔顺性较差冲击载荷下容易损坏关节驱动电机的问题。本发明的串联弹性驱动关节包括片簧驱动件和旋转结构件；旋转结构件转动安装在大腿骨架的端部，且旋转结构件与片簧驱动件相互卡合，片簧驱动件能够在关节电机的驱动下旋转，同时片簧驱动件能够带动旋转结构件相对于大腿骨架转动。片簧驱动件包括：连接板和接触片簧；接触片簧并列设置有两个，旋转结构件包括：凸轮部和曲柄部；接触片簧与凸轮部接触驱动旋转结构件旋转。本发明的串联弹性驱动关节实现了刚度的自动调节，提升了足式机器人在复杂环境下的运动柔顺性。
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公开(公告)号：CN115407790B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210980198.9
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G05D1/49 , G01P3/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F18/24 , G06F18/213 , G05D109/12
Abstract: 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于深度学习的四足机器人侧向速度估算方法。其基于深度学习技术通过采集机器人状态数据预测着地情况，相比传统人工阈值策略能有效提高触地判断准确率，且具有自适应学习能力，最终基于网络判别的接触状态实现对机器人运动速度的在线估计。与现有技术相比较，本发明将深度学习技术应用于四足机器人的坡度角度估算方法，解决了传统人工着地判断策略复杂、参数多、鲁棒性差的问题，通过长期收集数据进行训练最终得到高可靠、高灵敏性的着地判断神经网络，同时其在不同机器人构型和平台上具有良好的泛化和迁移能力。
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