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公开(公告)号：CN117697786A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410045521.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种具备柔性感知的空间气动缠绕捕获机器人，包括缠绕捕获机构和自由飞行基座机构；飞行基座结构通过一缠绕臂连接口，与所述缠绕捕获机构固定连接。所述缠绕捕获机构包括缠绕杆和连接关节，多段缠绕杆间通过连接关节固定链接；每段缠绕杆中间为两端连通的圆孔。本发明解决了传统机械臂刚性特征带来的缺点，缠绕捕获街斗采用柔性软体材料制作，通过改变材料腔内的气体含量控制机器人的运动，达到机器人的多自由度控制，实现对物体的缠绕捕获功能和复杂障碍环境下的柔性操作与检测功能。
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公开(公告)号：CN117464687A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311655229.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于深度强化学习的非合作目标捕获方法，它属于空间机械臂控制与非合作目标捕获领域。本发明解决了当同时要求目标捕获和能量、时间损失性能优化时，现有深度强化学习算法训练的时间成本高以及目标捕获的成功率低的问题。本发明针对空间机械臂非合作目标抓捕这类复杂高维控制问题，提出了预训练加主任务训练的方法，在预训练过程中完成目标抓捕任务，并在主任务训练过程中对抓捕时的待优化目标函数进行优化，解决了在训练过程中同时进行抓捕和目标函数优化时存在的训练成功率低，算法难以收敛的问题，而且训练时间成本较低、利用训练好的控制策略进行目标捕获的成功率高。本发明方法可以应用于非合作目标捕获。
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公开(公告)号：CN117349571A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311298456.6
申请日：2023-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于视觉测量的航天器短弧定轨方法，本发明涉及基于视觉测量的航天器短弧定轨方法。本发明的目的是为了解决现有的短弧定轨方法受观测时间长短影响较大的问题。过程为：1：获取观测航天器的轨道参数以及相机的相关参数；2：确定捕获目标航天器图像的时间戳间隔；3：获取目标航天器图像所在的像素进行处理，获得处理后图像；4：得到灰度叠加后图像；5：解算相机坐标系下目标航天器相对观测航天器的方向向量；6：解算地心惯性坐标系下目标航天器相对观测航天器的方向向量；7：将观测航天器的位置向量序列与地心惯性坐标系下目标航天器方向向量序列作为输入，优化目标航天器的轨道六根数。本发明涉及航天器轨道参数估计领域。
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公开(公告)号：CN111975777A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010850123.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于Radau伪谱的机器人关节空间自适应轨迹规划方法，属于机器人控制技术领域。本发明为了解决轨迹规划中离散计算精度与计算量之间的矛盾问题。本发明基于机器人动力学模型的基本形式，根据边界任务要求设置性能函，然后采用LGR节点作为连续问题离散化的配点方式，LGR配点散落在半开区间[-1,1)或者(-1,1]内，包含了一个边界点，通过对时间区间重新划分并调整子区间内节点个数，直到求解精度满足要求或达到最大迭代次数。这种方法效率更高，可以节约大量的计算量，节省计算时间，提高系统实时性。本发明主要用于机器人关节空间自适应轨迹规划。
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公开(公告)号：CN117349571B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202311298456.6
申请日：2023-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于视觉测量的航天器短弧定轨方法，本发明涉及基于视觉测量的航天器短弧定轨方法。本发明的目的是为了解决现有的短弧定轨方法受观测时间长短影响较大的问题。过程为：1：获取观测航天器的轨道参数以及相机的相关参数；2：确定捕获目标航天器图像的时间戳间隔；3：获取目标航天器图像所在的像素进行处理，获得处理后图像；4：得到灰度叠加后图像；5：解算相机坐标系下目标航天器相对观测航天器的方向向量；6：解算地心惯性坐标系下目标航天器相对观测航天器的方向向量；7：将观测航天器的位置向量序列与地心惯性坐标系下目标航天器方向向量序列作为输入，优化目标航天器的轨道六根数。本发明涉及航天器轨道参数估计领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117464687B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202311655229.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于深度强化学习的非合作目标捕获方法，它属于空间机械臂控制与非合作目标捕获领域。本发明解决了当同时要求目标捕获和能量、时间损失性能优化时，现有深度强化学习算法训练的时间成本高以及目标捕获的成功率低的问题。本发明针对空间机械臂非合作目标抓捕这类复杂高维控制问题，提出了预训练加主任务训练的方法，在预训练过程中完成目标抓捕任务，并在主任务训练过程中对抓捕时的待优化目标函数进行优化，解决了在训练过程中同时进行抓捕和目标函数优化时存在的训练成功率低，算法难以收敛的问题，而且训练时间成本较低、利用训练好的控制策略进行目标捕获的成功率高。本发明方法可以应用于非合作目标捕获。
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公开(公告)号：CN118887423A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410907240.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/62 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/0985 , G06F30/20 , G06T17/00
Abstract: 一种基于深度强化学习的空间非合作目标主动视觉跟踪方法，它属于航空航天技术领域。本发明解决了现有主动视觉跟踪方法无法适应复杂的动态太空环境以及跟踪效果差的问题。本发明提出端到端的基于深度强化学习的主动视觉跟踪器，以可见光或RGBD图像作为输入，直接输出航天器控制指令，完成主动视觉跟踪任务。并设计多种架构的深度神经网络来近似动作价值函数，可以在保障跟踪精度的同时，大幅提高了算法灵活性，通过选取不同的网络结构可以适配不同的算力平台或应用场景，更好地适应复杂的动态太空环境。同时可以有效应对外部扰动，具有较强的鲁棒性。本发明方法可以应用于对空间非合作目标的主动视觉跟踪。
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公开(公告)号：CN117555235A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311544716.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/15 , G06N20/00 , G06F119/14 , G06F119/10
Abstract: 一种基于参数自适应学习的在轨手传振动主动抑制方法，本发明涉及一种在轨服务过程手传振动的主动抑制方法。本发明为解决现有传统的指令整形振动抑制方法鲁棒性较差，难以克服实际在轨服务过程手传振动动力学模型中可能的干扰和不确定性；以及当外界干扰超出一定范围时，在轨服务过程手传振动动力学模型输出将处于发散状态而失控，将带来极大的危险性的问题。过程为：1：获得在轨服务过程手传振动动力学模型状态方程；2：求解指令整形器的参数；3：获得手传振动受力；4：对手传振动受力进行积分得到新的5：基于计算状态变量，确定在轨服务过程手传振动指令整形各脉冲的幅值构成的行向量。本发明属于航空航天及自动化领域。
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公开(公告)号：CN108021095B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201711342106.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 一种基于置信域算法的多维空间轮廓误差估计方法，本发明涉及基于置信域算法的多维空间轮廓误差估计方法。本发明为了解决现有多维空间轮廓误差补偿控制精度低及收敛性受初值影响大的缺点。本发明方法在每次迭代时求取当前迭代点的邻域作为迭代域，并在此邻域得到试探迭代步长，定义评价函数决定该步长的取舍及下一次迭代置信域范围，若该步长满足评价函数要求，则更新当前迭代状态并保持或扩大置信域，否则保持原迭代状态并减小置信域，直至精度满足要求或者迭代次数到达上限时停止迭代。相比于采用牛顿法，本发明方法保证了总体收敛性，减少了导数的求取。本发明用于轮廓跟踪及精密加工技术领域。
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公开(公告)号：CN108021095A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711342106.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 一种基于置信域算法的多维空间轮廓误差估计方法，本发明涉及基于置信域算法的多维空间轮廓误差估计方法。本发明为了解决现有多维空间轮廓误差补偿控制精度低及收敛性受初值影响大的缺点。本发明方法在每次迭代时求取当前迭代点的邻域作为迭代域，并在此邻域得到试探迭代步长，定义评价函数决定该步长的取舍及下一次迭代置信域范围，若该步长满足评价函数要求，则更新当前迭代状态并保持或扩大置信域，否则保持原迭代状态并减小置信域，直至精度满足要求或者迭代次数到达上限时停止迭代。相比于采用牛顿法，本发明方法保证了总体收敛性，减少了导数的求取。本发明用于轮廓跟踪及精密加工技术领域。
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