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公开(公告)号：CN113021356A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110355446.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 南开大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供了一种机器人轨迹规划方法及系统，包括：获取给定路径，引入路径参数，并将给定路径的笛卡尔坐标进行参数化表示；将路径的参数化笛卡尔坐标映射为机器人的关节位置、速度和加速度；选取一种三段式路径加速度轨迹或其改进型路径加速度轨迹，获得路径参数及其导数的表达式；利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人运动学与动力学方程参数化，并获得性能指标函数；根据性能指标函数，利用优化算法求解路径加速度轨迹的最优参数，获取最优参数下沿给定路径的机器人轨迹；使沿指定路径的最优轨迹规划问题的维度得以减少，降低了计算复杂度，并且规划出的轨迹包含大范围匀速段，更适合被应用于金属锭毛刺修整作业中。
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公开(公告)号：CN114310914B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210138400.3
申请日：2022-02-15
Applicant: 南开大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人自动控制技术领域，提供了一种多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统。其中，该方法包括获取多自由度机械臂的实时实际关节角；根据多自由度机械臂的实时实际关节角与目标关节轨迹之间的误差，实时调整模糊自适应迭代轨迹跟踪控制器中PD项控制参数，得到PD项控制输入信号；基于上一次迭代的控制输入、与误差相关的符号函数项及PD项共同构成当前次迭代的控制输入信号；基于每次迭代的控制输入信号及多自由度机械臂的线性化模型进行多次迭代，以控制机器人关节角和末端执行器跟踪目标轨迹。
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公开(公告)号：CN113021356B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110355446.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 南开大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供了一种机器人轨迹规划方法及系统，包括：获取给定路径，引入路径参数，并将给定路径的笛卡尔坐标进行参数化表示；将路径的参数化笛卡尔坐标映射为机器人的关节位置、速度和加速度；选取一种三段式路径加速度轨迹或其改进型路径加速度轨迹，获得路径参数及其导数的表达式；利用参数化的关节变量、速度和加速度将机器人运动学与动力学方程参数化，并获得性能指标函数；根据性能指标函数，利用优化算法求解路径加速度轨迹的最优参数，获取最优参数下沿给定路径的机器人轨迹；使沿指定路径的最优轨迹规划问题的维度得以减少，降低了计算复杂度，并且规划出的轨迹包含大范围匀速段，更适合被应用于金属锭毛刺修整作业中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113110051B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110401790.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开提出了考虑误差约束的打磨机器人力/位混合控制方法及系统，包括：建立打磨机器人末端执行器与环境间的接触力的模型；基于上述模型获得环境与机器人末端执行器之间的实际接触力，根据实际接触力与目标接触力之间的误差，调整力控方向上的目标位置，使实际接触力能够跟踪目标接触力；通过工业机器人内部封装的高精度伺服驱动器实现位置控制。本发明考虑到实际打磨系统中，环境刚度的准确值难以获得，存在一定的不确定性，以及存在未知扰动等未建模动态，提出了机器人末端执行器与环境接触时的接触力模型，从而使接触力的描述更接近实际情况。本发明所提力/位混合控制方法可以实现准确的轨迹跟踪和力跟踪，并保证力跟踪误差始终在设定界限内。
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公开(公告)号：CN114310914A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210138400.3
申请日：2022-02-15
Applicant: 南开大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人自动控制技术领域，提供了一种多自由度机械臂模糊自适应迭代轨迹跟踪控制方法及系统。其中，该方法包括获取多自由度机械臂的实时实际关节角；根据多自由度机械臂的实时实际关节角与目标关节轨迹之间的误差，实时调整模糊自适应迭代轨迹跟踪控制器中PD项控制参数，得到PD项控制输入信号；基于上一次迭代的控制输入、与误差相关的符号函数项及PD项共同构成当前次迭代的控制输入信号；基于每次迭代的控制输入信号及多自由度机械臂的线性化模型进行多次迭代，以控制机器人关节角和末端执行器跟踪目标轨迹。
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公开(公告)号：CN113110051A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110401790.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开提出了考虑误差约束的打磨机器人力/位混合控制方法及系统，包括：建立打磨机器人末端执行器与环境间的接触力的模型；基于上述模型获得环境与机器人末端执行器之间的实际接触力，根据实际接触力与目标接触力之间的误差，调整力控方向上的目标位置，使实际接触力能够跟踪目标接触力；通过工业机器人内部封装的高精度伺服驱动器实现位置控制。本发明考虑到实际打磨系统中，环境刚度的准确值难以获得，存在一定的不确定性，以及存在未知扰动等未建模动态，提出了机器人末端执行器与环境接触时的接触力模型，从而使接触力的描述更接近实际情况。本发明所提力/位混合控制方法可以实现准确的轨迹跟踪和力跟踪，并保证力跟踪误差始终在设定界限内。
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公开(公告)号：CN112907590A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110383788.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种基于金属锭打磨信息视觉识别的打磨方法及系统，包括：对金属锭图像进行边缘检测得到包含毛刺位置的边缘检测图像；对边缘检测图像进行多边形拟合后，提取多边形的角点和毛刺位置的端点，得到金属锭的打磨参照点；根据打磨参照点对金属锭进行打磨，对打磨后的金属锭图像进行检测得到剩余毛刺信息，根据剩余毛刺信息对打磨参照点进行优化，根据优化后的打磨参照点完成对金属锭的打磨。在有色金属铸锭线运行过程中不断提取进入视觉检测范围的金属锭的打磨参照点，具有实时性；能够检测出放置于金属锭模具中的金属锭的边缘和毛刺信息，具有准确性。
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公开(公告)号：CN112907590B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110383788.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种基于金属锭打磨信息视觉识别的打磨方法及系统，包括：对金属锭图像进行边缘检测得到包含毛刺位置的边缘检测图像；对边缘检测图像进行多边形拟合后，提取多边形的角点和毛刺位置的端点，得到金属锭的打磨参照点；根据打磨参照点对金属锭进行打磨，对打磨后的金属锭图像进行检测得到剩余毛刺信息，根据剩余毛刺信息对打磨参照点进行优化，根据优化后的打磨参照点完成对金属锭的打磨。在有色金属铸锭线运行过程中不断提取进入视觉检测范围的金属锭的打磨参照点，具有实时性；能够检测出放置于金属锭模具中的金属锭的边缘和毛刺信息，具有准确性。
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