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公开(公告)号：CN117681211A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410092666.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于深度学习的二指欠驱动机械手爪抓取位姿检测方法，属于机器人技术领域。通过建立位姿映射函数、建立深度学习网络预测模型、制作数据集，实现基于深度学习的二指欠驱动机械手爪抓取位姿的检测。包括以下步骤：S1.建立物体与二指欠驱动机械手爪之间的位姿映射函数；S2.根据位姿映射函数，构建深度学习网络预测模型；S3.制作数据集，并将数据集划分为预测模型的训练集、验证集和测试集。S4.利用S2的预测模型实现二指欠驱动机械手爪对物体的抓取位姿的预测。本发明能够通过深度学习的方式，准确地检测到物体的最优抓取位置并确定二指欠驱动机械手爪在运动到该位置时对物体的最优抓取位姿；本发明不仅具有较高的检测准确率，而且泛化性较好。
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公开(公告)号：CN117584169B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410031241.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种机器人手腕关节，属于及机器人技术领域。手腕关机一、手腕关节二构成万向节结构，手腕关机一、手腕关节二安装在支架上并且与手掌连接器连接，两个直线驱动器一端均与手掌连接器铰接，使手腕关节具备俯仰和偏转功能，两个直线驱动器另一端与支架连接。本发明的传感器设计与机械结构高度集成，利用空余空间的安排使得机构兼备占据体积小和全感知的优势：具有双编码器结构可以实现高精度位置控制，具有力传感器可以实现力控与柔顺控制功能和电机端控制，提出的集成到固定外壳的力传感器结构，埋于外壳结构中，与直线导轨集成，更加简单方便，尺寸更小，刚度更好；在底盖中集成码盘结构，结构紧凑，方便安装。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118664589A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410741889.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于逆运动学的机器人空间灵活性计算方法，属于机器人技术领域。S1.对逆运动学中的多解问题进行分析；S2.将所有臂角下对应的逆运动学解求出；S3.对S2中所得到的解进行筛选，判断某一位姿有无逆运动学解；S4.计算7自由度机械臂工作空间的灵活性。本发明用于解决计算7自由度机械臂工作空间灵活性计算策略的泛用性问题，本发明考虑了不同的末端关节轴线朝向问题，更具有泛用性。本发明能够解决如何判断某一位姿有无逆运动学解的问题，准确性高；具有同时考虑关节角度限制和避免奇异点的特点，具有结论准确性更高的优点。本发明能够解决逆运动学求解过程中的多解问题，填补了7自由度机器人逆运动学求解的程序空白。
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公开(公告)号：CN118664589B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410741889.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于逆运动学的机器人空间灵活性计算方法，属于机器人技术领域。S1.对逆运动学中的多解问题进行分析；S2.将所有臂角下对应的逆运动学解求出；S3.对S2中所得到的解进行筛选，判断某一位姿有无逆运动学解；S4.计算7自由度机械臂工作空间的灵活性。本发明用于解决计算7自由度机械臂工作空间灵活性计算策略的泛用性问题，本发明考虑了不同的末端关节轴线朝向问题，更具有泛用性。本发明能够解决如何判断某一位姿有无逆运动学解的问题，准确性高；具有同时考虑关节角度限制和避免奇异点的特点，具有结论准确性更高的优点。本发明能够解决逆运动学求解过程中的多解问题，填补了7自由度机器人逆运动学求解的程序空白。
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公开(公告)号：CN119017426A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411431435.1
申请日：2024-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J17/00
Abstract: 一种机器人二自由度头部关节，涉及机器人关节设计技术领域。颈部连杆前后倾斜布置在基座正上方，基座后侧上端和颈部连杆底端通过下销轴铰接，T型转接件的水平轴两端转动安装在颈部连杆顶端，T型转接件的竖向轴转动安装在L型头部安装架的水平支臂端部，L型头部安装架的竖向支臂朝下且端部横向插装上销轴，两个直线驱动器安装在上销轴和下销轴两侧之间，直线驱动器内部设置定子和转子，控制螺母将旋转运动转换为丝杠杆的直线运动实现伸缩动作，并集成传感器模块。采用关节主体支架搭载两个直线驱动器，省略了减速器，传感器集成度高，具备结构简单、承载能力大、精度高、走线方便、小尺寸与轻量化的优势。
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公开(公告)号：CN117681211B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410092666.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于深度学习的二指欠驱动机械手爪抓取位姿检测方法，属于机器人技术领域。通过建立位姿映射函数、建立深度学习网络预测模型、制作数据集，实现基于深度学习的二指欠驱动机械手爪抓取位姿的检测。包括以下步骤：S1.建立物体与二指欠驱动机械手爪之间的位姿映射函数；S2.根据位姿映射函数，构建深度学习网络预测模型；S3.制作数据集，并将数据集划分为预测模型的训练集、验证集和测试集。S4.利用S2的预测模型实现二指欠驱动机械手爪对物体的抓取位姿的预测。本发明能够通过深度学习的方式，准确地检测到物体的最优抓取位置并确定二指欠驱动机械手爪在运动到该位置时对物体的最优抓取位姿；本发明不仅具有较高的检测准确率，而且泛化性较好。
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公开(公告)号：CN117584169A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410031241.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种机器人手腕关节，属于及机器人技术领域。手腕关机一、手腕关节二构成万向节结构，手腕关机一、手腕关节二安装在支架上并且与手掌连接器连接，两个直线驱动器一端均与手掌连接器铰接，使手腕关节具备俯仰和偏转功能，两个直线驱动器另一端与支架连接。本发明的传感器设计与机械结构高度集成，利用空余空间的安排使得机构兼备占据体积小和全感知的优势：具有双编码器结构可以实现高精度位置控制，具有力传感器可以实现力控与柔顺控制功能和电机端控制，提出的集成到固定外壳的力传感器结构，埋于外壳结构中，与直线导轨集成，更加简单方便，尺寸更小，刚度更好；在底盖中集成码盘结构，结构紧凑，方便安装。
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