公开(公告)号：CN119088218A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411152494.5

申请日：2024-08-21

Applicant: 清华大学

Inventor： 方璐 ,  张晋之 ,  贾宇飞

IPC: G06F3/01 ,  G06N3/049 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了脑启发复杂场景具身智能方法及系统，该方法构建脑启发复杂场景下的决策支持网络模型；其中，决策支持网络模型，包括感知网络、目标网络和推理网络；将机器人获取的视觉信号输入决策支持网络模型，并利用感知网络将视觉信号转换为脉冲信号，以将脉冲信号转换为不同的神经元群体；通过目标网络将机器人导航系统的导航信息编码成目标导向的神经元群体；利用推理网络模拟来自感知网络和目标网络的神经元群体，并通过神经元群体间的符号化交互执行复杂的符号推理，以最终生成行动决策。本发明解决现有技术中计算资源消耗高、决策不透明以及适应性不足的问题，以实现在动态和复杂环境中的高效、可解释和可靠的决策过程。

公开(公告)号：CN114986507A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210658354.X

申请日：2022-06-10

Applicant: 清华大学

Inventor： 张鑫亮 ,  周谷越 ,  贾宇飞

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，提供一种机器人运动形态切换方法、系统及机器人，其中方法包括：获取前进区域图像；基于前进区域图像，识别路况，路况包括：平坦路面和起伏度大于预设阈值的非平坦路面；基于路况，对机器人的运动形态进行切换，运动形态包括：速度、高度和行走方式；行走方式包括：在机器人的支撑腿底部的滚轮收起时，基于支撑腿交替动作的第一行走方式，以及在滚轮伸出时，基于滚轮的滚动动作的第二行走方式。本发明用以解决现有技术中的因机器人形态切换完全依赖人工，所造成的机器人使用耗时耗力，且存在安全隐患的缺陷，实现机器人基于路况的运动形态的自动切换，提高机器人对不同地形场景的自动适应能力，及智能化程度。