公开(公告)号：CN117506893A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311424743.7

申请日：2023-10-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李沐 ,  占宏 ,  杨辰光

IPC: B25J9/16 ,  B25J18/00

Abstract: 本发明公开了一种基于双重规划和自主学习的机械臂路径规划和控制方法，该方法首先运用双重规划思想进行初期规划和二次规划，引入欧式距离计算移动路径距离成本来对筛选初期规划的初始移动路径，再根据目标位置是否移动引入智能采样因子进行规划，确定机械臂移动到目标点的避障轨迹路线，减少机械臂移动转折点，提高移动效率；接着设计一种可自适应搜索学习的循环神经网络，有效提高强化学习网络在自主运动场景中的收敛速度，增强机械臂模型的PID控制稳定，解决了算法中机械臂移动线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。除此之外，还对机械臂的输出动作引入奖惩评价函数，对机械臂移动路径进行合理分析，便于后续路径规划的改进及优化。

公开(公告)号：CN119858157A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411990881.6

申请日：2024-12-31

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李沐 ,  王柠 ,  杨辰光

IPC: B25J9/16 ,  B25J15/08

Abstract: 本发明公开了一种双臂机器人物体识别与避障抓取的优化方法，该方法包括：采集待抓取物体图像并基于扩散网络与图像生成网络进行修复、生成点云，构建目标物体点云模型库；对实时采集的待抓取物体图像生成点云并进行点云分割及点云滤波，得到滤波优化后的点云信息并与目标物体点云模型库进行点云配准；采用基于点云局部凹凸性约束和点云位姿约束的抓取位姿检测算法，得到最优抓取位姿；基于双臂解耦规划、双向搜索以及目标点引势力场的路径规划算法对机器人双臂的运动路径进行规划；基于奖惩机制对机器人在工厂中多范围的移动进行规划。本发明提高了对模糊图像的训练效果并采用点云滤波和改进位姿约束，帮助机械臂有效匹配目标物体。