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公开(公告)号：CN118907464A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411038619.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种两轮四旋翼式地空两用机器人，包括：机器人主体机架、运动控制模组、供电模组、负载吊装板、两套转轮模组和四套旋翼模组，运动控制模组基于转轮模组运行状态，控制旋翼模组的旋翼旋转方向和速度，以增加或减少机器人向下压力，配合转轮模组控制机器人的行进。本发明提供的机器人结合无人机的空中高机动性和两轮机器人的地面低噪音、低能耗的特点，结构紧凑可靠、简单易于维护，在巡检、军事、救援、勘探等场景下具备极大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN118672247A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410645218.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及机器人避障规划领域，公开了一种轮‑臂复合机器人自适应维度采样避障规划方法。包括双向知情RRT*采样规划、移动底盘全局初始路径规划、轮‑臂局部重规划等步骤。其中，双向知情RRT*采样规划是本发明的基础规划方法，在不同规划阶段合理调用该方法，实现自适应维度的采样避障规划；首先将在移动底盘的低维空间规划一条全局初始路径，然后在移动底盘+机械臂构成的高维空间检查该路径是否发生碰撞，在所有发生碰撞的局部进行轮‑臂重规划，最后组合输出全局无碰撞路径。本发明有效降低了轮‑臂复合机器人采样规划的空间复杂度，提高了规划效率，减少了机械臂的冗余避障动作。
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公开(公告)号：CN118003332A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410339212.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机械臂精度控制技术领域，涉及一种基于改进RBF神经网络的机械臂误差补偿方法，主要包括采用基于预处理序列二次规划算法的几何误差辨识和基于粒子群算法优化RBF神经网络的非几何误差辨识两部分；在几何误差辨识补偿阶段，通过预处理将机械臂高维求解空间降低为非凸性低维子空间，后设计序列二次规划求解几何补偿数据；在非几何误差辨识补偿阶段，设计基于粒子群优化的RBF神经网络算法自适应地预测非几何误差补偿数据；联合几何与非几何误差补偿数据来综合补偿机械臂定位误差。发明方法能高效实现机械臂运动学模型的高精度误差补偿，提高串联机械臂的绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN117799723A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311813783.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
IPC: B62D57/028 , B60K17/02 , B60K17/04
Abstract: 本发明属于机器人技术领域，公开了一种四足机器人双向离合轮腿切换结构及腿部结构，位于大腿关节驱动单元，包括机壳、双向电磁离合机构、中空电机和减速器，所述中空电机设置在机壳内，所述减速器设置在中空电机内，其特征在于，所述双向电磁离合机构设置一部分设置在壳体内，一部分设置在机壳外，所述双向电磁离合机构在机壳外的输出端与轮毂的轮毂输入轴连接，所述双向电磁离合机构壳体内的输出端与减速器输入端连接，所述减速器输出轴于大腿关节连接，通过双向电磁离合机构在轮腿之间切换运动。本发明的四足机器人双向离合轮腿切换结构可以在各部件保持旋转的情况下自动切换电机旋转轴的输出方向，保证轮腿切换时的速度与连贯性。
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公开(公告)号：CN116721464A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310672660.3
申请日：2023-06-08
Applicant: 浙江大学 , 余姚市机器人研究中心
IPC: G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于高斯混合模型与动态运动基元的机器书写方法及装置，通过多个第一视角人类书写的视频，使用深度学习模型识别并跟踪自定义的笔身关键点，将关键点轨迹作为手写字符或汉字的轨迹；将提取的所有轨迹从各自的像素坐标系中变换至自定义任务空间坐标系中的合适位置，再通过动态时间规整算法将所有轨迹进行时间对齐；采用高斯混合模型对所有样本数据进行建模学习，经EM算法求解后，给定新的时间序列，通过高斯混合回归生成最优书写轨迹的二维坐标序列；然后通过动态运动基元算法再次学习该最优轨迹，从而在保留书写轨迹形状特征的同时，能够适应不同的起始和终止点，还能实现时间维度的缩放；最后通过逆运动学计算使机器人成功执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114952849A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210621679.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，公开了一种基于强化学习与动力学前馈融合的机器人轨迹跟踪控制器设计方法.该方法可在被控系统中存在动力学不确定性、未建模非线性因素、参数摄动和未知外部干扰等条件下，能够自主准确跟踪参考轨迹，并自适应减小轨迹误差以实现提高轨迹跟踪精度。本发明运用了动力学前馈控制和人工蜂群算法对动力学参数进行辨识补偿作为控制方法的基础，通过二者的融合，加之针对未建模的非线性因素、外部干扰等偏差的强化学习TD3补偿算法，实现了控制方法和控制器的设计。该控制方法能对不同结构参数机械臂的动力学不确定性所产生的轨迹误差进行自适应反馈调整和补偿，有效提高轨迹跟踪精度和性能。
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公开(公告)号：CN113134837B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110415816.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及自适应控制领域，具体涉及一种基于六自由度串联机械臂提高绝对定位精度的方法，首先通过激光跟踪仪获取末端靶点信息和预处理进行机械臂与激光跟踪仪之间的坐标转换；然后运用李群李代数建立机械臂的指数积模型与序列二次规划算法求全局最小值的方法相融合，对机械臂关节参数偏差所产生的末端几何误差进行补偿；最后通过激光跟踪仪获取到的实际点位和指数积模型求解运动学逆解，用高斯过程回归算法进行模型训练，对非几何运动误差进行补偿预测，将预测出的补偿后的角度值输入到示教器。本发明能够更加精确的计算出机械臂的实际运动学模型参数，并减小末端点位误差以实现提高机械臂绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN111487867B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010302626.3
申请日：2020-04-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及运动控制领域，尤其涉及一种液体晃动模型参考自适应抑制运动控制方法，包括如下步骤：首先构建运动过程中液体晃动的等效力学模型及其状态空间表达式；然后基于线性二次型最优控制方法，建立参考模型；最后设计液体晃动抑制模型参考自适应控制律，使得被控对象的响应快速跟踪参考模型的响应,抑制液体晃动。本发明的方法具有系统结构简单、易于实现且能够应用于大多数欠驱动系统，不用建立贮液容器中液体准确的晃动动力学模型，在保证快速响应和不需要液体状态信息反馈的同时自适应抑制液体晃动，实现贮液容器运载过程中的多目标优化，包括快速精确响应、液体晃动抑制和提高能量利用率的优点。
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公开(公告)号：CN113134837A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110415816.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及自适应控制领域，具体涉及一种基于六自由度串联机械臂提高绝对定位精度的方法，首先通过激光跟踪仪获取末端靶点信息和预处理进行机械臂与激光跟踪仪之间的坐标转换；然后运用李群李代数建立机械臂的指数积模型与序列二次规划算法求全局最小值的方法相融合，对机械臂关节参数偏差所产生的末端几何误差进行补偿；最后通过激光跟踪仪获取到的实际点位和指数积模型求解运动学逆解，用高斯过程回归算法进行模型训练，对非几何运动误差进行补偿预测，将预测出的补偿后的角度值输入到示教器。本发明能够更加精确的计算出机械臂的实际运动学模型参数，并减小末端点位误差以实现提高机械臂绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN110908286A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911271919.3
申请日：2019-12-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法，包括以下步骤：A.构建不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器；B.设计自适应最优同步控制器；C.设计自适应监督递归补偿器；D.对控制器闭环系统进行稳定性分析。通过设计方法完成最优同步控制器的设计，能够根据系统状态在很短时间内补偿同步不确定性、参数摄动和干扰，将被控混沌系统轨迹和跟踪误差收敛到期望值（域）附近，结合自适应递归监督补偿器进一步减小和消除同步残差，保证了不确定混动系统同步稳定性，有效提高了同步控制精度和性能。
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