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公开(公告)号：CN110900581B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201911372308.8
申请日：2019-12-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RealSense相机的四自由度机械臂视觉伺服控制方法，包括以下步骤：步骤S1:根据RealSense相机获取目标物的图像与深度信息；步骤S2:识别在相机坐标系下的目标物的位置信息和姿态信息，并将位置信息和姿态信息根据相机外参数转换为机械臂基坐标系下的位姿信息；步骤S3:求出机械臂末端姿态欧拉角以及根据机器人逆运动学求出机械臂每个关节旋转角度;步骤S4:根据机械臂初始关节角度，计算出机械臂到达特征期望点每个关节需要的转角偏差,并对转角偏差进行线性拟合，并将其转化为控制信号传递给机械臂控制器，驱动机械臂完成抓取目标物任务。本发明可以快速、稳定的抓取特定的物体，装备机构简单，生产成本低，抓取自动化程度高。
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公开(公告)号：CN112356031B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011220903.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法，用于对机器人执行任务时的规划，在该不确定性环境中，表示为POMDP模型的不确定性是制约机器人可靠运行的主因；所述POMDP模型中，机器人可观测自身的部分状态，机器人通过不断的与环境进行交互来获得回报最大的策略；在所述在线规划方法中，处理可观测部分时，把机器人的状态表示为一个信念，记为belief，其属于一个状态的集合，以POMDP算法通过构建信念树的方式执行前向搜索，以此来获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接；所述POMDP算法是在线POMDP规划算法Kernel‑DESPOT；本发明算法性能优于DESPOT和POMCP，在收敛速度以及质量上具有优势。
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公开(公告)号：CN111185907B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202010034948.4
申请日：2020-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种作业型飞行机器人抓取后的位姿稳定控制方法，首先，利用牛顿‑欧拉方程法对四旋翼无人机搭载机械臂系统建模；然后，在位置控制器中考虑重心偏移系统参数，在滑模控制中补偿重心偏移系统参数，使四旋翼无人机平台按目标轨迹飞行；接着，解算出四旋翼无人机平台按期望轨迹飞行所需的期望翻滚角、期望俯仰角和升力；在姿态控制器中考虑重心偏移控制参数和惯性张量不为常数，在姿态控制器中加入自适应去估计重心偏移控制参数和惯性张量，并加入CMAC神经网络在线逼近惯性张量的真实值，解算出所需的输入力矩，进而联立解算出四个旋翼的的转速。本发明能解决姿态控制律中时变参数未知以及姿态控制稳定不足和重心偏移对位置稳定不足问题。
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公开(公告)号：CN112527008A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011522509.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出基于低复杂度规定性能的作业型飞行机器人控制方法，包括：步骤S1：考虑由多旋翼飞行器和自由度机载主动机械臂组成的作业型飞行机器人系统，对其动力学模型进行建模分析；步骤S2：定义期望的偏航角，根据位置环虚拟控制量解耦期望的翻滚角和俯仰角；步骤S3：控制模块考虑主动机械臂与旋翼飞行器相互作用、风力因素和地面效应现象影响，以低复杂度规定性能的控制方法对作业型飞行机器人的位置/姿态和关节角度进行跟踪；步骤S4：以Lyapunov方法进行低复杂度规定性能控制方法的稳定性分析；本发明能有效实现轨迹跟踪预期的瞬态和稳态性能，并减小控制系统的复杂性。
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公开(公告)号：CN112356031A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011220903.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法，用于对机器人执行任务时的规划，在该不确定性环境中，表示为POMDP模型的不确定性是制约机器人可靠运行的主因；所述POMDP模型中，机器人可观测自身的部分状态，机器人通过不断的与环境进行交互来获得回报最大的策略；在所述在线规划方法中，处理可观测部分时，把机器人的状态表示为一个信念，记为belief，其属于一个状态的集合，以POMDP算法通过构建信念树的方式执行前向搜索，以此来获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接；所述POMDP算法是在线POMDP规划算法Kernel‑DESPOT；本发明算法性能优于DESPOT和POMCP，在收敛速度以及质量上具有优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112132857A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010991546.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出动态环境混合视觉系统的动态物检测和静态地图重建方法，包括以下步骤；步骤S1：进行外参标定，获取全景相机和三维激光两传感器之间的坐标变换参数；步骤S2：将第t帧点云作为特征点投射到第t帧图像上，获取特征点的像素运动向量，并估算因小车运动而引起的特征点的人工运动向量来进行背景运动补偿，从而获得点云中动态点；步骤S3：对当前帧点云进行簇分割；步骤S4：利用点云数据中每个点索引唯一特性，结合动态点检测结果与分割结果，通过簇中动态点的占比进行判断，提取出动态物体；步骤S5：利用八叉树地图工具和该帧下的激光雷达里程计，对静态地图进行重建；本发明可鲁棒地、更为完整地进行动态物体提取和静态三维地图重建。
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公开(公告)号：CN112069853A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010972706.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的二维条码图像超分辨重建方法，采用生成模型G和判别模型D组成的网络作为二维条码图像重建的模型。对于生成模型G设计了残差密度块，并且去除了块内的批规范化操作BN。判别模型D采用深度卷积网络。本发明还引入了损失和EM距离对损失函数进行了优化。在建立的训练样本集下训练网络，训练完成后将需要进行超分辨重建的低分辨率二维条码图像输入到训练好的生成模型G中，生成模型G会输出相对应的超分辨率二维条码图像。本发明通过对网络模型的搭建和损失函数的优化，得到更优的网络结构，从而提高了低分辨率二维条码图像的超分辨重建的质量。
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公开(公告)号：CN111984024A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010863657.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于作业型飞行机器人的扰动和不确定性控制方法，包括以下步骤：步骤S1:构建四旋翼飞行器和三自由度主动机械臂组成的作业型飞行机器人系统，并对其运动学和动力学模型进行建模分析；步骤S2:采用几何控制方法，在机械臂动力学对旋翼飞行器影响的情况下，对旋翼飞行器的位置和姿态进行跟踪；步骤S3:采用无模型的主动机械臂控制，克服不确定性以及旋翼飞行器和系统工作环境带来的外部干扰；步骤S4:构建用于作业型飞行机器人控制的Lyapunov函数；步骤S5:基于Lyapunov函数，对作业型飞行机器人系统旋翼飞行器的稳定性分析，进一步控制作业型飞行机器人系统稳定飞行。本发明能够有效提高作业型飞行机器人在扰动和不确定性下的控制精度。
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公开(公告)号：CN111015673B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202010000903.5
申请日：2020-01-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种作业型飞行机器人的四自由度机械臂遥操作系统及方法，包括飞行机器人和控制终端；所述飞行机器人包括四旋翼无人机、从端控制单元、RealSense深度相机和四自由度机械臂；所述四自由度机械臂接于四旋翼无人机底部；所RealSense深度相机设置于四旋翼无人机底部前端。本发明通过传输双向信息反馈实现功能，可对于某些复杂且人不能或者不易到达的环境实时远距离作业，同时，机械臂可离线工作实时完成指令任务。
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公开(公告)号：CN111984024B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010863657.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于作业型飞行机器人的扰动和不确定性控制方法，包括以下步骤：步骤S1:构建四旋翼飞行器和三自由度主动机械臂组成的作业型飞行机器人系统，并对其运动学和动力学模型进行建模分析；步骤S2:采用几何控制方法，在机械臂动力学对旋翼飞行器影响的情况下，对旋翼飞行器的位置和姿态进行跟踪；步骤S3:采用无模型的主动机械臂控制，克服不确定性以及旋翼飞行器和系统工作环境带来的外部干扰；步骤S4:构建用于作业型飞行机器人控制的Lyapunov函数；步骤S5:基于Lyapunov函数，对作业型飞行机器人系统旋翼飞行器的稳定性分析，进一步控制作业型飞行机器人系统稳定飞行。本发明能够有效提高作业型飞行机器人在扰动和不确定性下的控制精度。
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