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公开(公告)号：CN109676598A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910083530.X
申请日：2019-03-18
Applicant: 南开大学
CPC classification number: B25J9/08 , B25J9/1617
Abstract: 一种自主组装的模块化机器人，包括一个头部模块和可任意增减的相同的身体模块，模块和模块之间通过钩爪-插销机构连接。头部模块主要包括功能舱和偏航关节子模块，身体模块主要包含连接体、俯仰关节以及偏航关节子模块。头部和身体模块均集成了驱动、电源、通信和控制单元，是一个完整的智能体，模块之间能够协同合作构成多智能体系统。多个模块能够自主组装形成一个完整的蛇形机器人，同时该机器人也能够自主拆分形成多智能体系统。本发明是一种新型的模块化机器人，多个模块可以根据实际需要自主组装和拆分，从而具有广泛的用途。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111552301B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010570039.2
申请日：2020-06-21
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于强化学习的蝾螈机器人路径跟踪的分层控制方法。针对蝾螈仿生机器人的路径跟踪问题，建立了分层控制框架，包括基于强化学习的上层控制器和基于逆运动学的底层控制器，实现了蝾螈仿生机器人跟踪目标路径。具体地，对于上层控制器，在softActor‑Critic(演员‑评论)算法的基础上设计了状态空间表示、动作空间表示和奖励函数，可以提高跟踪精度，消除静态误差。对于底层控制器，建立了基于逆运动学腿部控制器和脊柱控制器。最终，将机器人在仿真环境中训练好的控制器迁移到真实环境中，来验证算法的可行性与泛化能力。实验结果表明，本发明能够较好的完成控制目标，在仿真到实际的迁移性与泛化性方面表现出了更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN109834699A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910083528.2
申请日：2019-01-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种钩爪-挡板-插销对接机构，包括带导轨的钩爪连接件、带孔的挡板以及与钩爪啮合的十字插销，钩爪连接件作为某一个外部机械装置的公头，挡板作为另一个外部机械装置的母头，导轨引导这两个机械装置自动对接，当公头和母头完全配合，十字插销在外部驱动装置作用下能够使公头和母头完全固定并且实现自锁。本发明是一种新型的高强度、高容错的对接机构，为自重构机器人模块之间的完全自动对接和分离提供技术基础，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109834699B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910083528.2
申请日：2019-01-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种钩爪‑挡板‑插销对接机构，包括带导轨的钩爪连接件、带孔的挡板以及与钩爪啮合的十字插销，钩爪连接件作为某一个外部机械装置的公头，挡板作为另一个外部机械装置的母头，导轨引导这两个机械装置自动对接，当公头和母头完全配合，十字插销在外部驱动装置作用下能够使公头和母头完全固定并且实现自锁。本发明是一种新型的高强度、高容错的对接机构，为自重构机器人模块之间的完全自动对接和分离提供技术基础，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109676598B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910083530.X
申请日：2019-03-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种自主组装的模块化机器人，包括一个头部模块和可任意增减的相同的身体模块，模块和模块之间通过钩爪‑插销机构连接。头部模块主要包括功能舱和偏航关节子模块，身体模块主要包含连接体、俯仰关节以及偏航关节子模块。头部和身体模块均集成了驱动、电源、通信和控制单元，是一个完整的智能体，模块之间能够协同合作构成多智能体系统。多个模块能够自主组装形成一个完整的蛇形机器人，同时该机器人也能够自主拆分形成多智能体系统。本发明是一种新型的模块化机器人，多个模块可以根据实际需要自主组装和拆分，从而具有广泛的用途。
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公开(公告)号：CN111552301A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010570039.2
申请日：2020-06-21
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于强化学习的蝾螈机器人路径跟踪的分层控制方法。针对蝾螈仿生机器人的路径跟踪问题，建立了分层控制框架，包括基于强化学习的上层控制器和基于逆运动学的底层控制器，实现了蝾螈仿生机器人跟踪目标路径。具体地，对于上层控制器，在softActor-Critic(演员-评论)算法的基础上设计了状态空间表示、动作空间表示和奖励函数，可以提高跟踪精度，消除静态误差。对于底层控制器，建立了基于逆运动学腿部控制器和脊柱控制器。最终，将机器人在仿真环境中训练好的控制器迁移到真实环境中，来验证算法的可行性与泛化能力。实验结果表明，本发明能够较好的完成控制目标，在仿真到实际的迁移性与泛化性方面表现出了更好的控制效果。
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