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公开(公告)号：CN112757275A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011610884.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于控制技术领域，具体涉及了一种基于速度精度权衡的肌肉骨骼系统控制方法、系统和装置，旨在解决现有的类人的肌肉骨骼机器人控制方法无法很好的进行拮抗肌协同收缩控制的问题。本发明包括：通过菲兹法则获取肌肉骨骼系统的估计运动精度，基于估计运动精度，通过纹状体启发的速度调制策略，计算监督项力矩，通过肌肉激活信号网络计算肌肉激活信号向量，基于肌肉激活信号向量和监督项力矩计算动作奖励，进而计算损失函数，基于损失函数调节肌肉激活信号网络的参数，使动作奖励取值增大，反复迭代获得控制所需的肌肉激活信号序列；本发明利用了肌肉骨骼系统的结构信息，构建了通用的拮抗肌协同收缩控制策略，保证了运动的顺利进行。
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公开(公告)号：CN108422421A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810218063.2
申请日：2018-03-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及骨骼肌肉式机器人领域，提出一种骨骼肌肉式机器人的肌肉控制和装配方法，旨在解决高耦合、高冗余的多输入多输出系统进行控制快速、较精准的控制问题。该方法包括：分解轴孔装配的运动需求，根据上述运动需求定义轴孔装配的基本运动，生成轴孔装配的肌肉控制信号；根据上述基本运动和上述肌肉控制信号确定与轴孔装配相关的肌肉集群；激活上述肌肉集群，控制待装配的装配轴运动，以装配轴孔。本发明实现了基于环境吸引域的装配策略，快速、较精准地实现轴孔装配。
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公开(公告)号：CN105467841B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510960570.X
申请日：2015-12-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出的一种类人机器人上肢运动的类神经控制方法，包括模型及模板的构建、模板的选择和控制输出两大部分：第一部分为类人机器人的上肢动力学模型和初始的运动模板的建立；第二部分步骤为1、给定新的运动任务位置；2、依据该步骤执行次数区别性的选择运动模板；3、基于各运动模板的权重及控制信号计算新的运动任务所需的控制信号以及在该信号下上肢运动的终点位置；4、设置循环执行条件重复执行2、3、4，并输出新任务的最终运动模板，执行运动。该方法大幅减少了计算量，提高反应速度及学习能力。
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公开(公告)号：CN105619408A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610101992.6
申请日：2016-02-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/163 , B25J9/1664
Abstract: 本发明提出的一种类人机器人上肢运动模型的类神经精准控制方法，包括类人机器人的上肢动力学模型、运动模板库的构建，以及运动模板的选择和控制输出的步骤，还包括参照生物中大脑的群体向量编码机制设计的基于运动结果进行离线修正的权重修正方法，参照小脑在运动控制中的修正作用而提出的实时的权重修正模型以及更新该权重修正模型的方法。该方法避免了实时的逆动力学求解，大幅减少了计算量，加快了反应速度，使类人机器人能同时具备高精度、学习能力和快速反应能力。与已有类神经控制方法相比，该方法可以在不增加模板点数目的情况下通过建立和更新权重修正模型来提高运动精度，而且该权重修正模型具有一定的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110119844B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910378476.1
申请日：2019-05-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于智能机器人领域，具体涉及一种引入情绪调控机制的机器人运动决策方法、系统、装置，旨在解决机器人决策速度与学习效率的问题。本系统方法包括利用环境感知模型，根据当前动作变量和状态值生成下一时刻的预测状态值；基于动作变量、状态值、即时奖励，更新状态‑动作值函数网络；基于环境感知模型获取预测轨迹，计算预测轨迹局部最优解，并进行微分动态规划，获取基于模型的最优决策；根据当前状态和策略，最小化状态‑动作值函数，获取无模型决策；基于状态预测误差、奖励预测误差及平均奖励值，通过情绪加工可计算模型生成情绪响应信号，根据信号的阈值选择路径决策。本发明在保证学习效率同时逐步提高决策速度。
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公开(公告)号：CN114872040B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210418991.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于小脑预测与修正的肌肉骨骼机器人控制方法及装置，所述方法包括：基于循环神经网络，得到肌肉骨骼机器人的输入信号对应的初始控制信号；基于小脑预测网络，对初始控制信号进行位置预测，得到初始控制信号对应的预测位置；基于小脑修正网络，根据预测位置、运动预测误差及初始控制信号确定初始控制信号对应的修正信号；基于初始控制信号以及修正信号，确定肌肉骨骼机器人的控制信号，并基于控制信号控制肌肉骨骼机器人移动至目标位置。本发明能够准确控制肌肉骨骼机器人到达目标位置。
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公开(公告)号：CN105809200A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610140993.1
申请日：2016-03-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种生物启发式自主抽取图像语义信息的方法及装置，该方法包括以下步骤：将带标签的图像数据集作为训练样本，用于训练卷积神经网络；对训练网络的权重参数进行聚类，并依据聚类结果对权重参数进行聚合；聚合后的权重参数作为卷积神经网络的新参数，可用新的网络提取图像的语义信息特征，并依据该特征对图像进行识别分类。本发明给出了语义的网络化表示方法，并利用网络结构实现了对语义信息的自主学习和提取，在不影响模型效果的情况下，显著降低了特征维度，同时增强了模型的解释能力。
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公开(公告)号：CN105500381A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610082377.5
申请日：2016-02-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: B25J11/008 , B25J13/08 , B25J13/084
Abstract: 本发明提供了一种通用模块化双臂服务机器人平台及应用该平台的通用模块化双臂机器人系统，该平台包括通过服务机器人的各个外置传感器来收集环境信息的环境信息采集模块、用于处理环境信息采集模块采集的原始数据的信息认知模块，基于信息认知模块识别所述服务机器人所处的环境信息的决策模块，基于所述决策模块的决策信息的控制下，通过机器人进行指令输出的输出执行模块。本发明集成视觉采集、语音采集、触觉采集、视觉输出、语音输出、动作输出等硬件支持功能于一身，基于本发明设计的系统，可进行服务机器人通用功能算法模块的研究、开发和调试，可用于研究服务机器人各功能模块在统一框架下协调工作的解决方案。
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