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公开(公告)号：CN117853734A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311714505.X
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于自监督持续学习的无人系统图像多噪声干扰抑制方法，包括：对目标图像的噪声类型和/或噪声强度进行估计得到估计噪声类型和/或估计噪声强度；从自监督持续学习神经网络中选择与对应的自监督持续学习神经网络分支，对目标图像进行去噪处理；网络的训练过程包括：以同一个类型和/或强度的噪声图像对应一个任务，对至少一个类型和/或强度的噪声图像进行多任务划分，得到噪声图像数据集；对至少一个任务的噪声图像数据集分别执行第一过程，并将最后一次第一过程中更新后的自监督持续学习神经网络作为完成训练的自监督持续学习神经网络；使网络能处理不同强度或不同类型的噪声图像，提高图像去噪的准确程度。
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公开(公告)号：CN114918914B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210451841.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及生物仿真技术领域，提供一种人体肌肉骨骼的仿真控制系统及仿真装置，该系统包括：激活信号生成单元、激活信号补偿单元、肌肉骨骼模型单元、控制单元和肌肉力优化单元；其中，激活信号生成单元根据激活信号误差和初始激活信号输出目标激活信号；肌肉骨骼模型单元根据目标激活信号输出目标关节角度、目标关节角速度和目标肌肉力；控制单元根据关节角度的误差和关节角速度的误差输出驱动力矩误差；肌肉力优化单元根据驱动力矩误差和反馈肌肉力输出肌肉力优化数据；激活信号补偿单元根据肌肉力优化数据输出激活信号误差。本发明提供的人体肌肉骨骼的仿真控制系统提高了仿真控制系统的精度。
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公开(公告)号：CN117601116A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311374465.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于约束力场基元的机器人运动控制方法及系统，方法包括：对目标机器人的最优肌肉分布位置参数和最优肌肉激活参数对应的待优化组合系数进行调整，获取最优组合系数；在最优组合系数、第二肌肉分布位置参数和最优肌肉激活参数构建的第三约束力场的牵引作用下，控制目标机器人运动。本发明通过对待优化系数进行优化，对目标机器人的最优肌肉分布位置参数和最优肌肉激活参数进行组合，构建以新的约束力场，使目标机器人可以在新的约束力场的牵引作用下精准运动到新目标位置，有效提高构造约束力场的计算效率，实现目标机器人的精准运动控制。
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公开(公告)号：CN117381844A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311707609.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J17/00
Abstract: 本发明涉及驱动设备技术领域，公开一种集成一体式关节模组，包括：壳体、减速机构以及驱动机构；壳体内部设有收纳空间，收纳空间内部设有隔板以将收纳空间划分为第一区域和第二区域，隔板设有安装孔，第一区域通过安装孔和第二区域连通，壳体还设有开口，开口与第二区域连通；减速机构包括内齿圈、中心轮、第一转臂、第二转臂以及多个行星轮，驱动机构包括定子和转子，转子能够相对定子发生转动。在本发明的集成一体式关节模组中，第二转臂作为动力输出端，驱动机构直接与减速机构集成在一起，减少了驱动机构与减速机构之间的转接连接器，换言之，整体上减少了安装所需的零件，安装过程更加方便，并且减少了整个设备的重量和体积。
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公开(公告)号：CN112731812A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011589016.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109508707B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910017358.8
申请日：2019-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于机器人控制领域，具体涉及一种基于单目视觉的机器人稳定抓取物体的抓取点获取方法，旨在为了解决解决机器人在非结构化环境中对未知物体的抓取成功率较低的问题。本发明包括：基于单目视觉传感器获取物体及环境的彩色图像，并提取物体的平面边缘轮廓；基于四指平行机械手和物体的平面边缘轮廓，构建机器人抓取系统的环境约束域，并获取环境吸引域最低点，进而获得多组候选抓取点；将各组所述候选抓取点输入到抓取点质量评估网络中，得到各组候选抓取点的抓取点质量；选择最大的抓取点质量对应的抓取点输出。本发明提高了抓取点识别的快速性、准确性和可靠性，提高了机器人在非结构化环境中对未知物体的抓取成功率。
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公开(公告)号：CN111300442A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010114845.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种柔性脊柱，涉及仿生机器人的技术领域，其包括脊柱本体、导管以及控制装置；脊柱本体设置有内腔，在内腔中设置有分割部，分割部将内腔分割为至少三个相互独立的腔室，各腔室绕一轴线分布；每个腔室至少联通一根导管，导管的另一端联通控制装置；控制装置通过导管向不同的腔室供气或供液并且控制各腔室内的流体压力以控制脊柱本体的姿态。本发明的柔性脊柱解决了现有的仿生机械鼠在运行时电机存在噪声进而干扰试验的问题。基于上述柔性脊柱，本发明还公开了一种制造方法，计算方法和机械鼠。
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公开(公告)号：CN111062445A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911333974.0
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于协同正则化和超像素的极化SAR图像分类方法、系统、装置，旨在解决现有极化SAR图像分类方法分类精度低的问题。本系统方法包括基于获取的极化SAR图像，通过超像素生成方法得到多个超像素及其对应的相干矩阵；提取各超像素预设维度的极化特征；基于各超像素的相干矩阵、极化特征计算其与其他超像素的Wishart距离、欧式距离，并构建各超像素的第一、第二权重图；通过基于协同正则化的降维模型得到第一低维特征、第二低维特征；通过最近邻分类器得到极化SAR图像的分类结果。本发明根据像素点的空间信息，通过结合Wishart距离和极化特征，提高了极化SAR图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN110991418A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911335801.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种合成孔径雷达目标图像识别方法及系统，所述识别方法包括：从MSTAR数据集中，获取训练样本集和测试样本集；通过所述训练样本集对原始双流卷积神经网络进行训练，得到训练好的双流卷积神经网络；基于训练好的双流卷积神经网络，对各所述测试样本图像进行识别，得到对应各测试样本图像的网络预测标签。本发明通过训练样本集对原始双流卷积神经网络进行训练，可降低参数数量，提高识别效率；基于训练好的双流卷积神经网络，对待识别目标图像进行识别，从而可准确得到待识别目标图像的类别，可提高识别的正确率。
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公开(公告)号：CN106845354B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201611213406.3
申请日：2016-12-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种零件视图库构建方法、零件定位抓取方法及装置。本发明首先绘制零件3D模型，通过构建虚拟的视图球，用虚拟相机环绕虚拟视图球提取零件3D模型不同角度的二维轮廓。通过相似度对图像边缘信息进行分组，进而构建了梯形的零件视图库；基于所述零件视图库，在进行零件抓取前，将待抓取零件的图像与视图库中的图像从顶层到底层，根据相似度逐层匹配，可以迅速地定位到与待抓取零件图像最相似的图像，进而获取对应的位姿坐标；再用最小二乘迭代的方法获取零件的精确位姿坐标。本发明省去了零件定位工装，大大降低了工业生产线上的成本；而且不受生产线上光照不均的影响，能够精确地抓取目标零件，提高了工业机器人工作的效率。
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