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公开(公告)号：CN111947657B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202010532832.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C21/20 , G01S17/06 , G01S17/931
Abstract: 本发明涉及一种适用于密集排架环境的移动机器人导航方法。属于移动机器人领域，具体包括以下步骤：(1)、获取密集排架环境地图；(2)、基于矩形检测方法定位密集排架；(3)、构建行为树选择路径模式；(4)、在路径参考点间使用A*算法生成规划路径，再使用基于机器人运动学模型的预测控制方法跟踪路径实现导航，在狭长排架通道内定位不准的情况下使用局部激光观测信息提取的直线特征提供参考。该方法实现了密集排架环境下机器人的工作路径最优划分，排除了人工设置路标点带来的误差，与现有技术相比能够在狭窄的排架环境中完成多种移动机器人的导航，适应不同的巡航速度。
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公开(公告)号：CN117205044A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311098581.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61H1/02 , A61B5/389 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于医患交互行为学习与LSTM泛化的上肢康复机器人训练方法及系统，方法包括：获取手把手运动康复技能演示过程中医师、机器人和患者的动觉与力觉数据；基于手把手运动康复技能演示过程中医师、机器人和患者的动觉与力觉数据，使机器人感知医患交互的动觉与力觉行为，形成医患交互行为观测序列；基于动态运动基元模型学习手把手运动康复技能演示过程中医患交互行为，得到医患柔顺交互基元序列；根据手把手运动康复技能演示过程中学习到的医患柔顺交互基元序列，构建运动康复技能训练数据集，利用所述运动康复技能训练数据集训练LSTM网络，实现患者病情变化情况下上肢康复机器人的运动康复技能的泛化。
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公开(公告)号：CN116430988A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310153471.5
申请日：2023-02-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人轮椅类人交互操作技能学习方法及系统，方法包括：获取多条人机交互技能演示数据，采用基于贝塔过程的自回归隐马尔可夫模型对人机交互技能演示数据进行分割，得到分割后的多个分段人机交互技能演示数据；采用动态时间规整方法对分段人机交互技能演示数据进行时间对齐；根据对齐后的人机交互技能演示数据，采用高斯混合模型与高斯混合回归学习得到平均的类人交互操作技能轨迹；根据平均的类人交互操作技能轨迹，利用动态运动基元模型进行再学习，获得最终学习的类人交互操作技能；采用高斯过程回归方法学习轮椅行驶轨迹与类人交互操作技能的映射关系，实现类人交互操作技能对轮椅行驶轨迹的调用。
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公开(公告)号：CN111872934B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202010563175.9
申请日：2020-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统，其中方法包括：通过对获取的多组机械臂抓取过程观测数据建立对应的HMSS训练模型，再基于BIC准则从训练模型中选择最优模型；使用维特比算法对最优模型进行解码，得到隐藏的基元运动行为，建立基元运动库；计算HSMM新型前向概率，根据HSMM新型前向概率的滤波概率求得当前时刻被激活的运动基元，重新规划基元运动序列；最后基于DMP算法对每个运动基元建立基元轨迹模型，控制机械臂执行基元轨迹。本发明提高了机器的自主学习能力，同时具备稳定性和泛化性。
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公开(公告)号：CN114905510A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210472577.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于自适应近端优化的机器人动作方法，包括如下步骤，步骤S1.开始执行仿真训练任务，判断机器人数据迭代次数是否达到要求次数，若没有达到，则重置机器人到一个初始状态，使用策略运行机器人进行T步或达到目标状态，若达到，则使用来自当前迭代过程中的k组数据训练critical网络；步骤S2.使用GAE估算优势函数值，忽视优势函数值中为负的数据或将其转换为正值；步骤S3.使用过去H组迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略方差；步骤S4.使用当前迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略均值。本方法在训练速度上的提升对于实际的动作训练帮助巨大。在执行三维连续动作的任务时稳定性明显优于其他方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114888801A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210525911.0
申请日：2022-05-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了机械手控制领域的一种基于离线策略强化学习的机械臂控制方法及系统，包括：将状态信息s输入至上位机系统，通过抓取模型形成轨迹控制指令控制机械臂抓取所述目标体；所述抓取模型构建过程包括：构建抓取任务训练集；仿真环境中通过抓取任务训练集对抓取模型进行训练，得到仿真抓取任务元训练模型；在真实环境中对仿真抓取任务元训练模型进行少量训练；利用仿真训练过程中的仿真数据Dmeta再次对仿真抓取任务元训练模型进行仿真训练，获得收敛的抓取模型；本发明提高了抓取模型的泛化性和迁移过程的样本效率，缩短了模型迁移时间，同时降低了机械臂在现实中训练的风险。
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公开(公告)号：CN109859275B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910044816.7
申请日：2019-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于S‑R‑S结构的康复机械臂的单目视觉手眼标定方法，首先建立康复机械臂的运动学模型；然后标定相机的内参矩阵，利用圆弧轨迹分析法求出康复机械臂末端和基座各关节旋转轴在相机坐标系中坐标表示，进一步求得末端和基座坐标系与相机坐标系之间的转换矩阵，再利用靶标与相机坐标系间的转换矩阵求得末端与靶标之间的转换关系，同理求出基座与相机坐标系间的转换矩阵，实现手眼标定；根据标定得到的靶标与末端间的转换矩阵和基座与相机间的转换矩阵，以及康复机械臂转动后靶标与相机间的实时转换矩阵，可以求得末端坐标系与基座坐标系之间的转换矩阵，实现位姿测量；本发明简化了单目测量的系统结构，手眼标定和位姿测量可以同时测量。
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公开(公告)号：CN112643658A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910958229.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SIR降维DH模型的串联机器人自适应误差建模的标定方法，包括以下步骤：基于DH模型建立运动学模型；根据预构建的运动学模型建立运动学自适应误差模型；对运动学自适应误差模型的运动学参数进行标定。本发明可实现减少机械臂运动学自适应误差模型中需要辨识的参数个数，减少迭代次数，提高运算效率，实现在相邻关节不平行情况下串联机器人的运动学参数标定，提高机械臂的运动精度。降维DH运动学误差模型可减少模型中需要辨识的参数个数，减少迭代次数，简化计算，提高机器人的运动精度。
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公开(公告)号：CN112085066A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010812456.3
申请日：2020-08-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的体素化三维点云场景分类方法，具体包括以下步骤：首先，对视觉传感器获得的场景点云数据进行适应旋转平移变换的体素化处理；接着，对体素内的点云用基于图神经网络谱卷积的方法，将每个点附近点的信息加权至该点，以获得每个点的特征向量；再对体素内每个点按空间距离远近逐个编号，按编号对每个点的特征向量进行最大值池化，并首尾拼接池化结果获得每个体素的特征向量；最后，将体素的特征向量输入全连接网络获得场景类别标签。本发明在一定程度上缓解了谱卷积方法的计算复杂度高的问题，对于点云旋转与平移变换具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110315544A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910547119.3
申请日：2019-06-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/22
Abstract: 本发明公开了一种基于视频图像演示的机器人操作学习方法，包括如下步骤：1、通过搭载在机器人外部三脚架上的Kinect相机，计算机器人基座到跟踪系统的静态变换，实现机器人和相机系统的手眼标定；2、通过控制机器人执行不同的演示任务收集一个演示视频数据集；3、通过3D卷积神经网络获取视频数据中的动作特征；4、将操作学习与未知模型元学习相结合计算出具有泛化能力的机器人操作模仿学习模型；5、通过监控机器人抓取过程中手指的最大电流，感知手指抓取力。本发明实现了机器人能够通过观看视频演示达到学习新任务的能力，并通过机器人指尖电流的变化做到与外界环境进行交互，该方法很好的提高了服务机器人通用性和智能化水平。
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