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公开(公告)号：CN107803827A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711194581.7
申请日：2017-11-24
Applicant: 中科步思德(洛阳)智控科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
CPC classification number: B25J9/10 , B25J9/0087 , B25J15/00 , B25J15/02 , B25J18/00
Abstract: 一种双工位机械夹手，包括底座(18)、平移电机(19)及两个机械手夹具，底座(18)上设有直线导轨，平移电机(19)安装在底座(18)下部，其联动轴上安装有齿轮(20)；两个机械手夹具分别通过滑块卡扣在直线导轨上并分别通过基座(1)一侧的齿条(8)与齿轮(20)啮合，第二盖板(28)罩盖在两个机械手夹具上方。本发明通过设置双工位夹手，代替人工，节省人力物力，提高了作业精度和生产效率。
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公开(公告)号：CN107655379A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201711072268.6
申请日：2017-11-03
Applicant: 中科步思德(洛阳)智控科技有限公司 , 中国科学院自动化研究所 , 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院
Abstract: 一种工件检测中转台，包括底架、两个工件检测台、次品槽，底架上安装有丝杠导轨、直线轨道及架设在直线导轨外侧的拖链；一个工件检测台为移动检测台，移动检测台与丝杠导轨、直线轨道配合实现人工随机抽检；另一个工件检测台为固定检测台，固定检测台固设于底架上实现机器自动全检；该次品槽安装在两个检测台下方。本发明提出的工件检测中转台具有以下优点：在自动化生产过程中，机器人可将工件放在中转台上，可以实现机器自动全检和人工随机抽检两种功能，由检测台对工件进行检测，检测合格后即可取出并进行下一道工序的作业生产；不合格则进入次品槽，简化了工艺流程，提高了生产效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN105059511B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510448022.9
申请日：2015-07-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所(洛阳)机器人与智能装备创新研究院 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种水下高仿真机器鱼机构与系统，包括前壳、控制箱、鱼皮、背鳍和臀鳍，还包括动力机构和摆尾机构，所述动力机构位于控制箱以内；所述动力机构包括驱动电机、主控制电路、从控制电路和电源；所述摆尾机构包括曲柄机构、鱼骨和尾鳍；所述曲柄机构包括第一伞齿轮、第二伞齿轮、轴承座、磁铁和摆杆；所述电源的输出端与主控制电路的输入端电连接；所述主控制电路的输出端与驱动电机的输入端电连接；所述从控制电路位于曲柄机构下方并与主控制电路通讯连接；所述驱动电机固定安装在控制箱内，控制箱末端开有轴孔；本发明采用单关节驱动鱼的游动，设计巧妙，结构合理。
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公开(公告)号：CN119644735A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411771279.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 辽宁工业大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态面控制的水下仿生机器人本体与臂协调作业方法，包括如下步骤：步骤1，获取机器人本体的位姿和速度，基于动态面控制方法设计仿生机器人本体位姿控制器；步骤2，建立水下机械臂的动力学模型，将水下机械臂运动所产生的扰动作为前馈补偿项；将所述前馈补偿项与所述本体位姿控制器的输出相加，得到总控制力；步骤3，构建对撞波的模糊规则映射模型，将所述总控制力转化为仿生波动鳍推进器的运动参数，通过对仿生波动鳍推进器的运动控制，从而实现仿生机器人本体与臂协调作业。
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公开(公告)号：CN119596995A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411522120.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种仿鱼机器人的运动控制方法、装置、设备及仿鱼机器人，包括：获取仿鱼机器人的目标运动速度和目标运动模态的编码数据；将目标运动速度和目标运动模态的编码数据输入至神经网络模型，得到神经网络模型输出的波动鳍参数；基于神经网络模型输出的波动鳍参数控制仿鱼机器人的波动鳍产生正弦波，使得仿鱼机器人以目标运动速度和目标运动模态运动；其中，神经网络模型是通过多个训练样本训练得到的，每个训练样本包括一组样本波动鳍参数及样本波动鳍参数对应的样本运动模态和样本运动速度。采用上述技术方案，解决了现有技术中不能精确控制水下机器人的运动速度和运动模态的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410374B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410341481.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于脑电信号的连续外设控制指令下达方法、装置及设备，其中方法包括：将实时全脑信号数据输入至外设控制解码模型中，得到运动类别和运动参数；将运动类别和运动参数转换为外设控制指令，基于外设控制指令进行实时指令下达；外设控制解码模型包括多频带特征生成器、黎曼特征提取模块、特征拼接与向量化模块、降维模块和多头Transformer解码器。从而，实现了从离散运动想象指令到连续运动想象指令的转换，能够实现对外部设备进行精确且连续的控制，通过引导用户根据不同的外设运动参数进行相应程度的想象，并以外设运动为反馈，从而提高了精细运动想象分类的准确率，显著增强了脑电对外设控制的流畅性及用户的交互体验。
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公开(公告)号：CN110220671B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN201910560149.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种推进器测试平台，具体提供一种水下仿生推进器测试平台。为了测试水下仿生推进器在横向和纵向上的推进力，本发明提出的水下仿生推进器测试平台包括固定支架、力测量模块和运动台，运动台设置于所述固定支架上，用于外接水下仿生推进器；在水下仿生推进器的推进力作用下，运动台能够在固定支架的横向和/或纵向移动；在运动台移动的过程中，力测量模块用于测量水下仿生推进器的横向和/或纵向的推进力。本发明不仅可以测量水下仿生推进器的横向推进力和纵向推进力，通过设置相应的模块还可以清楚地记录水下仿生推进器的输入功率以及在不同输入功率下对应的横向推进力和纵向推进力，为后续具体分析提供更精确、全面的数据支持。
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公开(公告)号：CN114800487B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210247365.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于扰动观测技术的水下机器人作业控制方法，包括：水下机器人前往预定的目标区域，通过机载视觉识别待抓取的目标物体的识别码，确定待抓取的目标物体的位置信息；根据所设计的扰动观测器估计水下机器人受到的外界扰动，并基于饱和函数对扰动观测值进行平滑处理；设计两阶段快速滑模控制器加快水下机器人的控制响应速度；基于模糊推理表建立控制器输出与脚蹼频率的映射关系；综上，控制所述水下机器人进行水下作业，抓取所述的目标物体。本发明能够对外界扰动进行实时的估计和补偿处理，提高水下机器人的控制响应速度，实(56)对比文件刘卫东;张建军;高立娥;程瑞锋.水下机械手主从遥操作双边控制策略.西北工业大学学报.2016,(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN116652999B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310922111.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) , 浙江浙能数字科技有限公司
IPC: B25J15/10
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，提供一种水下软体机械手。所述水下软体机械手包括安装座、夹爪、第一驱动装置和拉绳；多个夹爪沿环形分布，夹爪设有支撑骨架及相互连接的刚体部和软体部，刚体部连接于安装座；支撑骨架设有第一支撑部和第二支撑部，第一支撑部的第一端与软体部转动连接，第一支撑部的第二端与软体部和第二支撑部的第一端转动连接，第二支撑部的第二端与刚体部转动连接；第一驱动装置连接于安装座，并通过拉绳与软体部连接，第一驱动装置能够通过拉绳带动软体部向内侧弯曲。该水下软体机械手能够通过软体部对不同的被抓取物施加合适的力，同时具有较高的可靠性高和稳定性，提高了抓取任务的成功率和被抓取物的无损
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公开(公告)号：CN113409466B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110763557.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T17/20 , G06T7/33 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于GCN残差连接网络的激发荧光断层成像方法、系统、设备，旨在解决传统基于光子传播模型进行FMT重建时出现的模型精度下降，重建精度下降，重建速度慢的问题。本方法包括对分割后的生物体的CT影像数据网格化，并进行图结构建模；对体内光源在生物体体内的光子传播过程进行仿真，得到生物体表面和内部的荧光分布，作为光源样本并扩充；构建第一节点集合；将扩充后的光源样本、第一节点集合中的各节点输入深度学习网络模型，对模型进行训练；利用训练好的深度学习网络模型对生物体进行激发荧光断层重建。本发明实现了高重建质量、高重建速度的激发荧光断层成像。
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