公开(公告)号：CN112077841B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202010795671.7

申请日：2020-08-10

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  张韬 ,  魏姚瑶 ,  邹钰笛 ,  刘天林

IPC: B25J9/16 ,  B25J9/02

Abstract: 本发明提出一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统，属于信息科学技术与机器人领域，构建并训练基于神经网络的内模型，该内模型包括正向模型和反向模型，该正向模型含有机器人手臂关节角度到笛卡尔空间中方向的映射关系，该反向模型含有笛卡尔空间中方向到机器人手臂关节角度的映射关系；机器人手臂基于训练好的内模型，根据获取的目标相对位置来生成控制指令，根据控制指令来预测手臂的运动方向，由此可以提升机器人手臂的精度。

公开(公告)号：CN118789545A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410900560.6

申请日：2024-07-05

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  魏姚瑶 ,  方鸿宇 ,  邹钰笛 ,  刘天林 ,  胡文斐

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种机器人手臂多关节的运动规划方法及系统，属于认知发展与机器人运动控制交叉领域。本发明针对机械臂建立正向模型和对应各个关节的多个反向模型，正向模型用于建立机械臂的各关节的角度到机械臂末端位姿的映射，每个反向模型用于建立机械臂末端位姿到对应关节的角度的映射，通过借鉴人的手臂运动规划机理，机械臂在远距离趋近的时以靠近肩关节的关节为主，在近距离趋近时以肘部关节为主，并通过贪心策略和优化的辅助损失函数对模型进行优化。本发明可以根据机械臂的末端在笛卡尔空间中移动的位移大小，选择合适的关节指令来执行，以实现更有效的运动规划。

公开(公告)号：CN112077841A

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202010795671.7

申请日：2020-08-10

Applicant: 北京大学

Inventor： 罗定生 ,  吴玺宏 ,  张韬 ,  魏姚瑶 ,  邹钰笛 ,  刘天林

IPC: B25J9/16 ,  B25J9/02

Abstract: 本发明提出一种提升机器人手臂操纵精度的多关节联动方法及系统，属于信息科学技术与机器人领域，构建并训练基于神经网络的内模型，该内模型包括正向模型和反向模型，该正向模型含有机器人手臂关节角度到笛卡尔空间中方向的映射关系，该反向模型含有笛卡尔空间中方向到机器人手臂关节角度的映射关系；机器人手臂基于训练好的内模型，根据获取的目标相对位置来生成控制指令，根据控制指令来预测手臂的运动方向，由此可以提升机器人手臂的精度。