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公开(公告)号:CN118456474A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410911650.5
申请日:2024-07-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种机器人致摔因素确定方法、装置、介质、设备及产品,涉及机器人技术领域,该方法包括:基于当前摔倒的机器人各个被控单元的实际运动数据和预期运动数据,得到各个被控单元的误差向量;基于当前设定的摔倒回顾时刻和误差向量构建机器人的当前回顾数据集;基于当前回顾数据集中回顾向量之间的距离构建初始凸顶点集;基于各个回顾向量与初始凸顶点集之间的凸包距离对初始凸顶点集进行更新,得到凸顶点集;基于所述凸顶点集中各个回顾向量对应的被控单元的误差损失分数确定所述机器人的致摔因素。本申请提供的方法和装置,可以确定机器人的致摔因素,提高了致摔因素的确定效率和确定准确度,进而可以优化算法防止机器人摔倒。
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公开(公告)号:CN118456474B
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202410911650.5
申请日:2024-07-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种机器人致摔因素确定方法、装置、介质、设备及产品,涉及机器人技术领域,该方法包括:基于当前摔倒的机器人各个被控单元的实际运动数据和预期运动数据,得到各个被控单元的误差向量;基于当前设定的摔倒回顾时刻和误差向量构建机器人的当前回顾数据集;基于当前回顾数据集中回顾向量之间的距离构建初始凸顶点集;基于各个回顾向量与初始凸顶点集之间的凸包距离对初始凸顶点集进行更新,得到凸顶点集;基于所述凸顶点集中各个回顾向量对应的被控单元的误差损失分数确定所述机器人的致摔因素。本申请提供的方法和装置,可以确定机器人的致摔因素,提高了致摔因素的确定效率和确定准确度,进而可以优化算法防止机器人摔倒。
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公开(公告)号:CN118295446B
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410719717.5
申请日:2024-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明提供一种摆动腿控制方法、装置、电子设备及存储介质,应用于机器人控制技术领域。该方法包括:获取人形机器人的状态数据和关节角数据;根据状态数据确定人形机器人的位姿状态信息,根据关节角数据和正向运动学确定人形机器人的足底信息;根据位姿状态信息和足底信息预测当前步态结束时的质心角动量;构建触发式采样机制调控所述质心角动量的预测计算,得到触发式角动量预测值;确定不同运动指令对应的期望角动量;根据触发式角动量预测值和期望角动量计算人形机器人的落脚点位置。
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公开(公告)号:CN118295446A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410719717.5
申请日:2024-06-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明提供一种摆动腿控制方法、装置、电子设备及存储介质,应用于机器人控制技术领域。该方法包括:获取人形机器人的状态数据和关节角数据;根据状态数据确定人形机器人的位姿状态信息,根据关节角数据和正向运动学确定人形机器人的足底信息;根据位姿状态信息和足底信息预测当前步态结束时的质心角动量;构建触发式采样机制调控所述质心角动量的预测计算,得到触发式角动量预测值;确定不同运动指令对应的期望角动量;根据触发式角动量预测值和期望角动量计算人形机器人的落脚点位置。
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公开(公告)号:CN118226760B
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410644753.X
申请日:2024-05-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04 , B62D57/032
Abstract: 本发明提供一种基于摔倒判断的人形机器人步态控制方法和装置,应用于机器人控制技术领域。该方法包括:获取人形机器人的运动分析数据;根据所述运动分析数据判断所述人形机器人的摔倒状态和摔倒原因,所述摔倒状态包括稳定行走、临界摔倒和摔倒,所述摔倒原因包括环境干扰和硬件误差;基于所述摔倒状态计算所述人形机器人的摔倒概率;根据所述摔倒概率和所述摔倒原因对所述人形机器人的行走步态与控制量进行修正。
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公开(公告)号:CN118226760A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410644753.X
申请日:2024-05-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04 , B62D57/032
Abstract: 本发明提供一种基于摔倒判断的人形机器人步态控制方法和装置,应用于机器人控制技术领域。该方法包括:获取人形机器人的运动分析数据;根据所述运动分析数据判断所述人形机器人的摔倒状态和摔倒原因,所述摔倒状态包括稳定行走、临界摔倒和摔倒,所述摔倒原因包括环境干扰和硬件误差;基于所述摔倒状态计算所述人形机器人的摔倒概率;根据所述摔倒概率和所述摔倒原因对所述人形机器人的行走步态与控制量进行修正。
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