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公开(公告)号:CN117911496A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410069396.9
申请日:2024-01-18
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云;根据实例分割网络确定物体类别,并选择对应的先验点云;基于RGB特征和物体点云特征,使用特征变形网络,生成实例几何特征,并完成物体点云的补全;进一步,基于实例几何特征和先验点云特征,再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形;对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型;通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算,计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
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公开(公告)号:CN119717627A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411879671.X
申请日:2024-12-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了基于鲁棒控制障碍函数的机器人全身安全控制方法及系统,通过为机器人与障碍物设计球体包络,构造全身安全约束,在考虑机器人状态测量误差和采样保持误差的基础上,为角速度约束和安全约束设计鲁棒控制障碍函数约束,从而构造二次规划问题,再通过实时求解该二次规划问题,获得机器人安全控制力矩,使机器人实现全身避障,保障机器人的全身安全,在鲁棒控制障碍函数的设计方面降低了现有算法的保守性,此外,由于选取的Lipschitz常数仅与机器人动力学模型或安全约束相关,增加了控制过程的灵活性,提升了控制的适应性。
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