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公开(公告)号：CN115294464A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210759365.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04
Abstract: 一种基于时序关系的卫星背板部件识别方法，属于空间技术领域。本发明包括对采集到的图像做序列化处理、序列图像的图像特征模型和时序特征模型的构建、图像特征模型和时序特征模型的训练，最终实现基于时序关系的卫星背板部件识别方法。相比于一般的基于卷积神经网络的卫星背板部件识别方法，本发明的方法提高了提取出的特征对变化环境以及变化阈值的鲁棒性，有助于提高在运动过程中，模型对手眼相机采集到的卫星背板图像的识别率，具有实际工程意义。
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公开(公告)号：CN114819060A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210333460.0
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种基于目标采样的模仿学习方法，属于人工智能技术领域。本发明包括网络结构设计、参考轨迹生成及学习算法。通过把一个复杂任务的目标转换为一系列容易训练的子目标，并借助于模仿学习，大大降低复杂任务采用强化学习训练的难度，有效解决了强化学习中具有稀疏reward特征的任务难以训练的问题。
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公开(公告)号：CN114781645A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210255129.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种基于概率的策略迁移方法，属于人工智能技术领域。机器人操作等连续控制任务的环境受高动态、不确定等影响，实际上很难利用虚拟环境逼近真实环境。本发明方法包括：通过Monte Carlo dropout构建概率的Q函数估计器，并与策略梯度优化进行结合，使得算法具备辨识环境不确定性的能力。具体通过虚拟环境训练数据采集、不确定性分解与推断、策略梯度优化、真实环境运行性能评估，实现了环境不确定性的分解与度量，改善了策略学习效率与策略运行性能。
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公开(公告)号：CN114692485A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210233764.X
申请日：2022-03-10
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种空间精细操作的多任务强化学习基准平台设计方法，属于空间技术领域。本发明方法包括：搭建多任务空间操作的训练环境，构建多模态观测信息的提取基准，建立多任务空间操作学习的评价基准，将干扰变量总数、干扰变量摄动方差、接触动力学摄动方差等引入策略优化，可更好应对空间环境的多源干扰与非结构化特点。针对真实环境数据采样的高成本、低安全问题，本发明实现了机器人设置与真实环境相近的虚拟环境，利用虚拟环境数据采样代替真实环境数据采样，有利于提升算法的可复用性。
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公开(公告)号：CN111844034B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010693535.7
申请日：2020-07-17
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于深度强化学习的端到端在轨自主加注控制系统及方法，包括基于深度强化学习的端到端在轨加注控制系统和神经网络结构；控制系统包括：基于深度神经网络的特征提取系统、基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统和机械臂关节控制系统；神经网络结构包括：基于深度神经网络的特征提取系统网络和基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统网络；特征提取系统网络主要由深度卷积神经网络组成；轨迹规划系统网络由策略网络和评价网络构成；整个系统在虚拟环境下利用深度强化学习的基本方法进行训练，且可基于特征迁移至真实的物理环境下。本发明不但解决了困扰当前空间操作的环境的非结构化、遥操作的大时延等难题，并且具有实际的工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111590567B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010398024.2
申请日：2020-05-12
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于Omega手柄的空间机械臂遥操作规划方法，将机械臂的运动分解为腕部的平动与最后三个关节的转动两部分进行控制，因此腕部平动所涉及的机械臂自由度小于整臂自由度，从而降低了发生运动学奇异的概率。将机械臂的运动划分为最后三个关节的转动及腕部的平动，除最后三个关节外的其余关节的运动产生腕部平动，将平动和转动互相解耦，运动控制简单可靠，物理意义明确，占用资源较少。将空间机械臂末端的姿态映射为最后三个关节在关节空间的运动，相比于传统的姿态映射方法，空间机械臂姿态运动不存在奇异问题。
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公开(公告)号：CN111590564A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010378243.4
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种无需末端工具质量信息和力传感器安装信息的六维力传感器重力补偿方法及系统，包括：(1)将力传感器安装在六自由度机械臂末端，基于力传感器读数和机械臂正运动学，建立：末端工具质量测量方程、质心位置测量方程、力传感器安装信息测量方程；(2)选取机械臂多个构型，得到l组对应的力传感器测量数据，进而得到l组末端工具质量测量方程、质心位置测量方程、力传感器安装信息测量方程；(3)采用加权平均或最小二乘法，得到末端工具质量、质心位置、力传感器安装信息；(4)建立包含末端工具质量、质心位置、力传感器安装矩阵的末端工具重力补偿模型；(5)计算得到末端工具在机械臂不同构型下的重力补偿量，完成对末端工具的实时重力补偿。
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公开(公告)号：CN110717890A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910860185.6
申请日：2019-09-11
Applicant: 北京控制工程研究所
Abstract: 一种对接环识别方法，属于空间目标识别测量领域，包括如下步骤：(1)、对对接环提取窗口中的图像颜色信息进行统计，选取RGB颜色分量中最少的通道作为处理通道；(2)、在步骤(1)中所述的处理通道，对所述对接环提取窗口中的图像进行高斯滤波；利用Canny算子检测高斯滤波后的对接环提取窗口中的图像边缘，获得边缘信息图像；(3)、采用相割线四点共圆方法对边缘信息图像进行提取获得候选圆目标初步集合；然后根据预设的对接环圆心位置、预设的对接环半径对所述候选圆目标初步集合进行筛选，获得N个圆方程的集合C；(4)、使用多约束反向投票方法对集合C进行筛选，获得最终的对接环圆方程。
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公开(公告)号：CN110340890A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910568504.6
申请日：2019-06-27
Applicant: 北京控制工程研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种空间机械臂全局无碰轨迹规划系统，通过建立三维视景仿真系统，基于几何关系的碰撞检测，进而利用关节空间随机采样方法，计算搜索出一组与周围环境无碰撞、且满足机械臂运动能力的轨迹。本发明对空间机械臂各关节及基座上的各部件进行凸处理；同时计算机械臂的操作空间，对操作空间之外的部件不进行碰撞检测，以此优化碰撞检测算法，提高计算效率；设计了基于关节空间随机采样的规划算法，可通过简单地的迭代计算搜索出一组与周围环境无碰撞、且满足机械臂运动能力的轨迹数据，无需考虑复杂的建模过程；对于已有轨迹数据，可以将该组轨迹的运行状态通过三维视景仿真直观地动态展示，减少错误指令发送给真实空间机械臂的风险。
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