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公开(公告)号：CN110142800B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910542801.3
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: B25J17/02
Abstract: 本发明公开了一种一体化变刚度的机器人关节，涉及机器人技术领域，包括输入部分，刚度调节部分和输出部分；所述输入部分包括输入电机、关节外壳输入端、输入轴、输入盖、谐波减速器、码盘、读数头、第一读数头连接器和第二读数头连接器；所述刚度调节部分包括刚度调节电机、同步带轮、丝杠、杠杆组、随动滑块、连接块、直线导轨、凸轮轴承随动器和板簧；所述输出部分包括输出底板、输出盖、关节外壳输出端。该发明变刚度范围大、响应快、控制精度高，且应用性较强，可应用于航天太空垃圾及废弃卫星回收。
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公开(公告)号：CN105856213A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610227400.5
申请日：2016-04-13
Applicant: 上海交通大学 , 上海宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种模块化高冗余多自由度柔性机械臂系统，该系统包括机架、第一节机械臂模块和第二节机械臂模块，第一节机械臂模块安装在机架上，并在第一节机械臂模块与机架之间设有第一进给机构，用于驱动第一节机械臂模块整体进给运动，实现1个进给自由度，第一节机械臂模块包括第一功能执行机构和第一驱动机构，实现2个弯曲自由度；第二节机械臂模块嵌套在第一机械臂模块中，并通过两者之间的第二进给机构驱动第二节机械臂模块进行进给运动，实现1个进给自由度，第二节机械臂模块包括第二功能执行机构和第二驱动机构，实现2个弯曲自由度。与现有技术相比，本发明具有运动能力强、可在复杂的狭小空间工作，负载较高，精度高等优点。
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公开(公告)号：CN110142800A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910542801.3
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: B25J17/02
Abstract: 本发明公开了一种一体化变刚度的机器人关节，涉及机器人技术领域，包括输入部分，刚度调节部分和输出部分；所述输入部分包括输入电机、关节外壳输入端、输入轴、输入盖、谐波减速器、码盘、读数头、第一读数头连接器和第二读数头连接器；所述刚度调节部分包括刚度调节电机、同步带轮、丝杠、杠杆组、随动滑块、连接块、直线导轨、凸轮轴承随动器和板簧；所述输出部分包括输出底板、输出盖、关节外壳输出端。该发明变刚度范围大、响应快、控制精度高，且应用性较强，可应用于航天太空垃圾及废弃卫星回收。
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公开(公告)号：CN105856213B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201610227400.5
申请日：2016-04-13
Applicant: 上海交通大学 , 上海宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种模块化高冗余多自由度柔性机械臂系统，该系统包括机架、第一节机械臂模块和第二节机械臂模块，第一节机械臂模块安装在机架上，并在第一节机械臂模块与机架之间设有第一进给机构，用于驱动第一节机械臂模块整体进给运动，实现1个进给自由度，第一节机械臂模块包括第一功能执行机构和第一驱动机构，实现2个弯曲自由度；第二节机械臂模块嵌套在第一机械臂模块中，并通过两者之间的第二进给机构驱动第二节机械臂模块进行进给运动，实现1个进给自由度，第二节机械臂模块包括第二功能执行机构和第二驱动机构，实现2个弯曲自由度。与现有技术相比，本发明具有运动能力强、可在复杂的狭小空间工作，负载较高，精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111563953A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010288381.3
申请日：2020-04-14
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供基于机器学习的颌骨缺损重建方法、装置、终端和介质，包括：采集预设人群范围内的多个被采样人员的颌骨CT数据；基于所述颌骨CT数据，确立每个所述被采样人员的上、下颌骨表面特征性的多个颌骨特征点；通过机器学习算法获取各所述颌骨特征点之间的相关性，以基于各所述颌骨特征点之间的相关性来进行颌骨缺损重建。本发明利用机器学习进行颌骨特征点的还原，可在复杂颌骨重建过程中提供精确且个性化的方案，解决了跨中线大范围颌骨缺损病例重建仅凭经验、无参照可依的临床难题。此外，本发明基于预设人群范围内的颌骨CT数据，有针对性地对特定族群提供颌骨重建策略，在保证骨段血供、保留种植位点的同时，更加贴近该特定族群的面部外形。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989373B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111337322.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于示教与深度学习的机器人抓取数据集建立装置和方法，涉及机器人领域。所述方法包括：步骤1、采用示教器在目标物体上进行抓取位姿的示教，根据抓取空间，从场景中提取得到抓取部分点云，收集数据的同时进行人工打分，标注标签数据；步骤2、利用收集到的标签数据快速训练六自由度抓取位姿评价网络；步骤3、采用连续帧拍摄的方式快速收集实际抓取场景的点云数据；步骤4、在实际抓取场景点云上进行六自由度抓取位姿的采样，利用训练完成的六自由度抓取位姿评价网络对每一个采样位姿进行评价打分，从而完成场景点云的标签自动生成。本发明解决了以往六自由度抓取数据集生成建立的硬件成本和时间成本较高的技术难点。
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公开(公告)号：CN118997963A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410915130.1
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: F03B11/00 , B64U10/00 , B64U20/87 , B64U101/26 , B64U101/31
Abstract: 本发明提供了一种用于水轮机转轮叶片检测的多机器人系统及方法，包括运载与遥测机器人、飞行母机和傀儡探测机器人；所述运载与遥测机器人用于承载飞行母机，运载与遥测机器人用于从水轮机尾锥管进人门中被推入，并为飞机母机的飞行提供可靠定位；所述飞行母机的顶部搭载有用于对水轮机转轮叶片进行检测的傀儡探测机器人。此系统针对水轮机叶片巡检场景，克服在拒止且封闭环境中旋翼无人机无法定位的问题，解决旋翼无人机在尾锥管中无起降平台的问题，提供了一种能够在叶片表面近距离吸附观测的多机器人系统解决方案。
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公开(公告)号：CN114800512B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210505516.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人推拨装箱方法及系统，涉及机器人装箱领域，包括如下步骤：在仿真环境中使用强化学习方法训练推拨深度神经网络；将物体放置在箱子中，通过训练好的所述推拨深度神经网络，获取所述推拨深度神经网络输出的推拨动作；机器人执行所述推拨动作，将所述物体推动至所述箱子中的合适位置。本发明通过深度强化学习方法学习推拨动作，避免传统方法所需要对摩擦力等参数做强有力假设的问题，通过学习到的推拨动作完成装箱任务，减少了装箱过程中机器人由于感知误差和操作不确定性对结果的影响。
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公开(公告)号：CN118181266A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410513900.X
申请日：2024-04-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，提供了一种超冗余度机器人及机械臂的弯曲控制方法，超冗余度机器人包括：机械臂，包括多个串联布置的并联平台，能够在外力的驱使下弯曲；驱动箱体，通过导绳机构连接所述机械臂并能够借助驱动绳驱使所述机械臂完成所述弯曲进而形成目标姿态；线性进给平台，布置在所述驱动箱体的下方并能够驱使所述驱动箱体带动所述机械臂前进或后退；底部运动平台，具有可移动功能并布置在所述线性进给平台的下方。本发明通过外置绳孔的设计，实现了在不拆卸机械部件的情况下进行换绳，将换绳时间缩短到了半小时以内，大幅缩短了超冗余度机器人的维修周期。
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公开(公告)号：CN116912561A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310750333.5
申请日：2023-06-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/20 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多视角自适应图卷积网络的点云数据分类及分割方法，通过在离线阶段构造图网络，将采集到的点云数据输入自适应旋转矩阵生成器得到自适应旋转后的点云数据并生成三张多视角投影图；将点云数据和三张多视角投影图分别构建得到全局信息图数据和局部信息图数据，进而分别输入全局特征提取网络和局部特征提取网络，提取得到全局特征和局部特征后将二者融合并输入功能型神经网络输出头，根据得到的结果计算损失函数以实现图网络的训练；在在线阶段通过实时采集到的点云数据输入训练后的图网络，得到点云分类或分割结果。本发明通过自适应地将点云数据进行旋转，得到优化后的观察视角，根据点云数据的几何特征和空间分布，灵活地调整视角的位置，并引入特定投影面上深度不同的点之间的联系，从而更好地捕捉点云数据的局部和全局特征，使构图更加精确和鲁棒。
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