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公开(公告)号:CN115909411A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211635230.6
申请日:2022-12-19
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的实时人体感知方法,包括:提取图像中人体关键点位置、尺度和人体分割结果;解算三维空间中的人体关键点位置信息与尺度值;依据人体关键点位置构建人体骨架模型,在骨架模型周围关键点尺度范围内均匀采样,获取人体重建点云集;将重建点云投影到人体分割结果中,滤除对应投影结果在人体分割结果外的点云;选择参考帧视角和目标帧视角,计算参考帧和目标帧视角下的可观测点集的交集,统计该交集中的点云数量,采用极线搜索方法在极线上进行均匀采样,对比采样点投影结果与参考点投影结果间的相似度,选取结果最相似的采样点作为最终的优化结果,本发明能够实现更稳定、更准确的感知效果。
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公开(公告)号:CN118596150A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410844109.7
申请日:2024-06-27
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂多目标轨迹优化方法,该方法包括以下步骤:S1:将工作空间中的路径点转换到关节空间下,并利用加入虚拟型值点的clamped B样条曲线对轨迹进行规划,得到clamped B样条轨迹曲线参数;S2:进行多目标轨迹优化,将待优化机械臂的总运行时间、总能耗与平均脉动作为轨迹优化的目标函数,将位置、速度、加速度与加加速度约束转化为控制点约束,基于帕累托支配关系寻得最优解;S3:采用SSM综合性能度量方法选取符合需求的最优轨迹。本发明可以提供满足不同工业任务需要的轨迹,有效提高了工业机器人应用的灵活性与稳定性。
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