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公开(公告)号：CN115990874B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211381036.X
申请日：2022-11-05
Applicant: 北京化工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种超冗余机械臂分段式动态避障方法。首先，针对场景中的机械臂状态信息与观测到的障碍物信息，建立以机械臂为中心的动态障碍预警区域。其次，当障碍物进入该区域监测范围内，基于速度障碍策略构建碰撞风险评估模型，实时评估机械臂与障碍物间的碰撞可能性。再次，若存在碰撞风险，依据障碍物信息将机械臂划分为若干避障区域，构建局部避障速度约束、关节限位约束以及连杆长度约束，求解机械臂各关节安全速度集合。最后，通过前后向迭代逆运动学求解算法实时更新机械臂位姿，进而实现动态障碍场景下的超冗余机械臂分段式避障。本发明充分发挥超冗余机械臂的灵活特性，使其在动态障碍场景下具有更好的适应能力。
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公开(公告)号：CN109910001A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201811596989.1
申请日：2018-12-26
Applicant: 北京化工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种仿蛇机器人混合三维步态控制方法，仿蛇机器人混合三维步态是由平面波动、直线蠕动、侧向蜿蜒等基本运动交叉混合而生成的三维运动，其主要机理是在仿蛇机器人机体的不同部位采用不同的运动步态。不同仿蛇机器人运动由于运动机理不同而具备不同的运动特点和地形适应能力，而新型混合能够有效融合各类步态的运动特点和优势，同时弥补各单一步态的劣势，使仿蛇机器人能够同时具备多种运动步态的优势。新型混合三维步态能够扩展仿蛇机器人的运动步态种类，大大提升仿蛇机器人的运动能力，有效提高仿蛇机器人在不同环境中的灵活性与适应性。
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公开(公告)号：CN109719721A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811596803.2
申请日：2018-12-26
Applicant: 北京化工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种仿蛇搜救机器人适应性步态自主涌现方法，针对仿蛇搜救机器人的特殊机械结构及其所处复杂动态非结构环境，使用深度强化学习理论设计相应的步态自主学习方法。此方法应用于仿蛇搜救机器人，可以通过不断从环境中获取信息生成最优控制策略，实现在复杂非结构的救援现场中仿蛇搜救机器人的适应性步态自主涌现。该方法使用分布式并行近似策略优化，将多个仿蛇搜救机器人间策略经验相互共享，实现对未知救援环境的快速适应性学习。本发明解决传统强化学习方法不能适应复杂非结构环境以及算法收敛速度慢、稳定性差等问题，更切合实际，能够使仿蛇搜救机器人在搜救任务中自主生成适应性最优步态。
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公开(公告)号：CN107953325A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201810023713.8
申请日：2018-01-10
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种刚柔一体的可变刚度的蛇形机器人关节机构，属于机器人研究与工程领域，当行星齿轮组带动连接关节的锥形齿轮转动时，蛇形机器人能够实现偏转运动；当相邻关节正交安装时，蛇形机器人能够同时实现偏航和俯仰运动。同时，磁流变液阻尼力的控制是和电机运动控制分开的，可以根据需求，通过控制行星齿轮箱外侧的线圈的电流大小来改变齿轮箱内的磁场强度，以改变磁流变液的状态，进而达到控制阻尼力，实现变刚度的功能。变刚度的功能既不影响蛇形机器人实现各种运动姿态，又能提高蛇形机器人关节的保护和控制能力，使得蛇形机器人环境适应能力和可控性大幅度提升。
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公开(公告)号：CN115355901B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210999273.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态目标感知的多机联合建图方法，属于三维视觉领域。首先，采用基于YOLACT和DeepSORT的多目标跟踪算法，在机器人端对连续采集的RGB图像帧进行潜在动态目标跟踪，并结合光流法分析目标运动状态，进而剔除动态特征点；其次，基于图像帧中的静态特征点和IMU数据，采用紧耦合的视觉惯性里程计进行相机位姿跟踪，并投影关键帧上的静态特征点到三维空间，从而增量式构建单机的静态子地图；再次，在服务器端接收子地图数据和关键帧数据以重建子地图，并基于词袋模型进行不同子地图之间的回环检测；最后，基于位姿图融合算法在服务器端实现全局一致的相机位姿估计和地图融合。本发明提升了多机协同视觉联合建图方法在动态场景下的鲁棒性，实现了全局一致的地图构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115420276B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211047352.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G01S19/45 , G01S19/47 , G06T3/4038 , G06T7/73 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种面向室外场景的多机器人协同定位与建图方法，属于同步定位与建图领域。针对室外场景复杂多样的特点，为兼顾系统鲁棒性与高效性，本发明首先采用多个机器人所搭载的激光雷达、IMU、GPS获取环境及自身运动信息以建立多传感器紧耦合框架保证系统鲁棒性；其次构建因子图优化框架并加入雷达里程计因子、IMU预积分因子、回环因子实现单一机器人同步定位与地图构建，所述回环因子通过联合GPS实时观测数据与三维点云描述符构建；再次，机器人端以数据包的形式上传所提取点云描述子与自身位姿等信息至服务器端。最后，采用一种高效的描述子匹配算法在服务器端实现机器人间关键帧匹配，据此实现多机器人位姿融合与全局地图构建。
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公开(公告)号：CN114578830B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210374451.6
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及基于强化学习的仿蛇机器人运动规划方法，用于解决当前主流运动规划算法在应用于仿蛇机器人时无法完成由起始点到目标点的运动规划或所规划的路径适用性差的问题。本发明是由神经网络与路径积分强化学习相结合而实现的复杂环境下运动规划新型方法，其主要机理是利用神经网络表征状态空间，以强化学习的方式训练生成可行路径，应用路径平滑算法处理路径获取可靠路径导航点，于各路径导航点间采用路径积分强化学习生成仿蛇机器人步态参数，输入关节以完成路径点导航。该方法实现了复杂环境下仿蛇机器人由起始位置到达目标位置的运动规划，有效提高仿蛇机器人对不同环境的适应能力。
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公开(公告)号：CN115355901A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210999273.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态目标感知的多机联合建图方法，属于三维视觉领域。首先，采用基于YOLACT和DeepSORT的多目标跟踪算法，在机器人端对连续采集的RGB图像帧进行潜在动态目标跟踪，并结合光流法分析目标运动状态，进而剔除动态特征点；其次，基于图像帧中的静态特征点和IMU数据，采用紧耦合的视觉惯性里程计进行相机位姿跟踪，并投影关键帧上的静态特征点到三维空间，从而增量式构建单机的静态子地图；再次，在服务器端接收子地图数据和关键帧数据以重建子地图，并基于词袋模型进行不同子地图之间的回环检测；最后，基于位姿图融合算法在服务器端实现全局一致的相机位姿估计和地图融合。本发明提升了多机协同视觉联合建图方法在动态场景下的鲁棒性，实现了全局一致的地图构建。
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公开(公告)号：CN115294490A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210782158.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 北京化工大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种间歇性遮挡下的动态多目标识别方法。首先，采集并制作了存在间歇性遮挡影响的用于目标识别的连续图像序列和视频数据集，用于动态多目标识别算法的训练和测试。其次，设计基于中心网络的目标识别模块，获取输入视频相邻两帧图像中目标的边界框、运动偏移量和热点图特征信息。再次，采用基于门控循环单元网络的特征提取模块更新目标在当前帧中的特征信息，结合目标在之前帧中的特征信息获取目标运动轨迹。最后，采用基于匈牙利算法的目标轨迹匹配模块对目标及其运动轨迹进行匹配，并为每个目标分配相应的ID值，进而实现动态多目标识别。本发明能够应用于间歇性遮挡条件下动态多目标识别问题中。
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公开(公告)号：CN114289321B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202111406365.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明涉及一种分拣配送一体化的物流机器人机构，包括分拣机器人机构和配送机器人机构，其中分拣机器人机构包括分拣机器人底座、环形传送装置、带相机的分拣机械臂装置、RFID扫描器装置等，配送机器人机构包括底盘、电磁锁柜上装、激光雷达和机器视觉等装置。本发明是一种将分拣机器人机构与配送机器人机构结合的物流机器人机构，分拣机器人机构内部的RFID扫描器装置识别到快递信息后，通过其内部的分拣机械臂将快递分配给等待任务的配送机器人，由配送机器人完成配送任务。分拣机器人机构的功能相当于一个小型驿站，该分拣配送一体化物流机器人机构既可以实现传统物流机器人快递配送的功能，又解决了传统物流机器人需要人员辅助的问题。
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