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公开(公告)号：CN116974276A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310517625.4
申请日：2023-05-09
Applicant: 之江实验室 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种通讯中断故障下的机器人编队跟随控制方法及系统，包括步骤：构建机器人编队的控制器；在地图上获得机器人编队的起始点和目标点，通过起始点、目标点和融合轨迹规划算法计算获得最优轨迹；若机器人编队的通讯故障，则通过通讯故障下前驱状态约束控制器控制机器人编队中的跟随者跟随领导者移动。本发明提出了一种融合轨迹规划算法，通过将全局规划器A*和局部规划器TEB融合，兼顾了全局路径最优以及局部避障；提出了一种约束切换函数，当约束函数有切换动作时使得约束目标被满足，保证了跟随者在通讯故障的情况下，全程状态不会超过规定的状态约束。
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公开(公告)号：CN115431263A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210954097.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法，包括：机械臂运动约束算法设计，所述机械臂运动约束算法采用渐进最优的RRT*算法，由碰撞检测、轨迹规划和正逆动力学构成；复杂执行器故障下多冗余机械臂系统动力学模型设计；分布式事件触发状态观测器设计，所述分布式事件触发状态观测器包括通信拓扑结构、事件触发机制、分布式观测器；自适应补偿控制器设计，所述自适应补偿控制器采用反步法实现，通过构造闭环系统的Lyapunov函数来获得反馈控制器，并引入Nussbaum函数和虚拟控制律。本发明可以有效消除复杂故障对执行器的影响，保证设备的正常稳定运行。
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公开(公告)号：CN115229786A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210815663.3
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种带肘部偏置的七自由度机械臂的几何逆解方法，包括以下步骤：先建立七自由度机械臂的DH坐标系，标定其DH参数；再建立几何坐标系及定义臂角；然后确定空间中各点及向量坐标；最后开展七自由度机械臂的逆解计算。该七自由度机械臂的几何逆解方法利用臂角以及空间中的基本几何结构关系，在现有的代数解法基础上，扩展出一套针对带肘部偏置的七自由度机械臂这种特殊结构的几何逆解方法，相较于现有的基于代数法的解析解法，这套方法具有计算量小，效率高，计算精度可靠，且实现方式更容易等优点，可以作为带肘部偏置的七自由度机械臂的逆解方法上的一种补充。
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公开(公告)号：CN115431263B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210954097.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种复杂执行器故障下多冗余机械臂系统协同控制方法，包括：机械臂运动约束算法设计，所述机械臂运动约束算法采用渐进最优的RRT*算法，由碰撞检测、轨迹规划和正逆动力学构成；复杂执行器故障下多冗余机械臂系统动力学模型设计；分布式事件触发状态观测器设计，所述分布式事件触发状态观测器包括通信拓扑结构、事件触发机制、分布式观测器；自适应补偿控制器设计，所述自适应补偿控制器采用反步法实现，通过构造闭环系统的Lyapunov函数来获得反馈控制器，并引入Nussbaum函数和虚拟控制律。本发明可以有效消除复杂故障对执行器的影响，保证设备的正常稳定运行。
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公开(公告)号：CN115229786B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210815663.3
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种带肘部偏置的七自由度机械臂的几何逆解方法，包括以下步骤：先建立七自由度机械臂的DH坐标系，标定其DH参数；再建立几何坐标系及定义臂角；然后确定空间中各点及向量坐标；最后开展七自由度机械臂的逆解计算。该七自由度机械臂的几何逆解方法利用臂角以及空间中的基本几何结构关系，在现有的代数解法基础上，扩展出一套针对带肘部偏置的七自由度机械臂这种特殊结构的几何逆解方法，相较于现有的基于代数法的解析解法，这套方法具有计算量小，效率高，计算精度可靠，且实现方式更容易等优点，可以作为带肘部偏置的七自由度机械臂的逆解方法上的一种补充。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118357930B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410785784.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 之江实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种拟人运动方法、基于拟人运动模型的拟人运动方法，包括：从人臂运动数据中提取动作基元，采用傅里叶级数作为拟人运动的动作基元曲线时，针对其拟合误差作二次耦合优化，实现对应的机械臂拟人运动；进一步构建拟人运动模型并进行模型训练，以输出二次耦合优化的傅里叶级数的系数，从而得到动作基元曲线，实现对应的机械臂拟人运动。本发明具有更直观的运动学习与实现过程，在实际工程应用中具有更好的可解释性，能够生成具有高动态特征的拟人运动轨迹等优点。
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公开(公告)号：CN118357930A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410785784.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 之江实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种拟人运动方法、基于拟人运动模型的拟人运动方法，包括：从人臂运动数据中提取动作基元，采用傅里叶级数作为拟人运动的动作基元曲线时，针对其拟合误差作二次耦合优化，实现对应的机械臂拟人运动；进一步构建拟人运动模型并进行模型训练，以输出二次耦合优化的傅里叶级数的系数，从而得到动作基元曲线，实现对应的机械臂拟人运动。本发明具有更直观的运动学习与实现过程，在实际工程应用中具有更好的可解释性，能够生成具有高动态特征的拟人运动轨迹等优点。
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公开(公告)号：CN116804556B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310526472.X
申请日：2023-05-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种任意凸多边形机器人的概率最大化路径规划方法，该方法离线生成一个基本路径库，并离线计算凸多边形机器人与障碍物的碰撞关系，从而尽可能减少在线计算量。在线路径规划时最大化成功到达目标点的概率，使得机器人倾向于通过更开阔的区域，从而为导航过程中成功绕开障碍物提供更多选择。本发明在每一次规划时都最大化到达目标点的概率，而不是简单的搜索最短路径，因此路径规划速度快，规划结果优。
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公开(公告)号：CN117909738A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410010538.4
申请日：2024-01-02
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种预测模型训练以及获取建筑物高度的方法及装置。所述任务执行方法包括：获取指定建筑物的图像，将图像输入到预先训练的预测模型的图像编码器中，得到图像的图像特征向量。并获取各提示文本，不同的提示文本用于描述指定建筑物的不同层数，将各提示文本输入到预测模型的文本编码器中，得到各提示文本对应的各文本特征向量。然后，根据各文本特征向量与图像特征向量的相似度，确定各提示文本对应的权重，根据各提示文本对应的权重与各提示文本，确定指定建筑物的层数，通过预设的指定建筑物的单层高度以及指定建筑物的层数，确定指定建筑物的高度。
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公开(公告)号：CN115830633B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211484307.4
申请日：2022-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多任务学习残差神经网络的行人重识别方法，包括：从公开数据集中获取场景的图片与行人的信息，根据标注的人物位置信息，生成人物的裁剪图与对应人物的身份信息；构建多任务学习残差神经网络；构建“分类‑检索‑二元分类”联合损失函数；基于数据集训练好多任务学习残差神经网络和“分类‑检索‑二元分类”联合损失函数；基于待识别的人物裁剪图，经过训练好的多任务学习残差神经网络获得人物视觉特征向量；基于人物视觉特征向量，经过特征匹配算法，得到人物在人物库中对应的人物信息。本发明还包括一种基于多任务学习残差神经网络的行人重识别系统。本发明解决了由于非结构环境下，人物遮挡、衣服相似的行人重识别的问题。
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