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公开(公告)号：CN103576687B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310597647.2
申请日：2013-11-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种机器人逆时针运动控制方法，该方法包括以下步骤：设定并输入多个机器人运动参数；计算机器人运动的第一圆心的坐标；计算机器人运动的第二圆心的坐标；计算第一圆心指向第二圆心的单位向量；计算机器人运动的第一转换点的坐标；计算机器人运动的第二转换点的坐标；计算机器人运动的第一转角；计算机器人运动的第二转角；基于上述运动路径参数，对于机器人的逆时针运动进行控制。本发明结合机器人学知识，利用坐标旋转变换方法实现了对于机器人逆时针运动的控制，本发明简单而且实用。
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公开(公告)号：CN103592945A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310597530.4
申请日：2013-11-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种机器人顺时针运动控制方法，该方法包括以下步骤：设定并输入多个机器人运动参数；计算机器人运动的第一圆心的坐标；计算机器人运动的第二圆心的坐标；计算第一圆心指向第二圆心的单位向量；计算机器人运动的第一转换点的坐标；计算机器人运动的第二转换点的坐标；计算机器人运动的第一转角；计算机器人运动的第二转角；步骤S9：基于上述运动路径参数，对于机器人的顺时针运动进行控制。本发明结合机器人学知识，利用坐标旋转变换方法实现了对于机器人逆时针运动的控制，本发明简单而且实用。
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公开(公告)号：CN114821057B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210460043.2
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于MPI图像分割领域，具体涉及了一种基于局部最大值点阈值膨胀的MPI图像分割方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：基于阈值分割方法，区分待分割MPI图像的前景信号和背景信号；通过K‑means聚类方法对所述前景MPI图像信号聚类，获得不同类别的聚类中；选择各聚类中心设定区域的邻域像素，并获取各聚类的局部最大信号强度点所在位置；分别基于各聚类的局部最大信号强度点所在位置，结合各位置对应的信号强度，进行阈值膨胀操作，获得各聚类的膨胀区域；合并各聚类的膨胀区域，获得待分割MPI图像的分割结果。本发明基于局部最大值点的阈值膨胀MPI图像分割方法，实现了鲁棒且准确的MPI图像分割，降低MPI图像分割所存在的选择性偏差的影响。
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公开(公告)号：CN119625042A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411444296.6
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/593 , G06T17/00 , G06V20/05 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于特征传播器的水下机器人环境感知方法及装置。该方法包括：获取水下机器人采集的双目图像和预先建立的深度神经网络；对双目图像进行矫正，将矫正后的双目图像分别输入网络的特征提取器中，得到不同尺度下的特征图并组成特征金字塔。使用代价聚合器基于各特征金字塔进行代价体构建、代价体聚合和视差回归。由特征传播器基于原始代价体和聚合代价体初始化迭代优化器中的多级卷积门控循环单元。基于由特征传播器初始化的多级卷积门控循环单元优化视差预测，直至视差预测值达到收敛条件，得到最终视差图。获取双目相机的内外参数，基于内外参数和视差图计算水下环境的场景深度图和三维点云，实现了鲁棒高效的水下环境感知。
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公开(公告)号：CN117055586B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310778064.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 浙江浙能数字科技有限公司 , 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))
IPC: G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供一种基于自适应控制的水下机器人巡游搜索与抓取方法、系统，方法包括：获取水下机器人的当前实际状态信息，并基于水下机器人的当前搜索路径对应的当前期望状态信息以及当前实际状态信息，确定水下机器人的当前误差；在当前误差大于预设误差的情况下，基于当前实际状态信息以及当前期望状态信息，对当前实际状态信息对应的当前控制输入进行优化，得到优化后的当前控制输入；基于优化后的当前控制输入，控制水下机器人沿当前搜索路径进行巡游搜索，并在巡游搜索过程中检测到目标物体的情况下控制水下机器人抓取目标物体。本发明提升了水下机器人针对未知区域内的目标物体自主搜索与作业能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107655379B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN201711072268.6
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中科(洛阳)机器人与智能装备研究院
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：CN110969158B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911076410.3
申请日：2019-11-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于水下视觉感知技术领域，具体涉及一种基于水下作业机器人视觉的目标检测方法、系统、装置，旨在解决现有水下作业机器人视觉系统中目标检测与定位精度低的问题。本系统方法包括获取双目视觉图像；通过稠密连接网络提取图像的特征，并通过特征金字塔网络提取左图像、右图像中的目标图像作为检测结果；通过位置匹配对检测结果中目标图像进行匹配，获得对应的一个或多个目标图像对；基于所在水域水的折射率、双目相机透明防水层的折射率，通过光路追踪法获取每个目标图像对对应目标的中心点在双目相机坐标系下的三维坐标。本发明提高了目标检测与定位的精度。
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公开(公告)号：CN115808931A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310071091.7
申请日：2023-02-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，提供一种水下机器人运动控制方法、装置、系统、设备和存储介质，其中方法包括：获取待控制的水下机器人的当前运动状态和任务目标；将当前运动状态和任务目标输入至反馈控制器，得到反馈控制器输出的第一控制动作；将当前运动状态和任务目标输入至残差控制器，得到残差控制器输出的第二控制动作，残差控制器是基于强化学习方法在仿真环境中训练得到的，仿真环境基于周期性参数随机化策略调整；基于第一控制动作和第二控制动作，对水下机器人进行运动控制。本发明实施例提供的水下机器人运动控制方法、装置、系统、设备和存储介质，实现在扰动情况下对水下机器人进行高效、精准的运动控制。
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公开(公告)号：CN114291238A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111518194.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种水下应急救援机器人，包括：浮力外壳模块，浮力外壳模块用于提供浮力；水下推进模块，设置于浮力外壳模块上，用于提供推进力；水下感知模块，设置于浮力外壳模块上，用于感知外界环境；机械臂模块，设置于浮力外壳模块的前进端；破拆切割模块，设置于机械臂模块上，用于实现破拆切割；主控制模块，用于控制水下推进模块、水下感知模块和机械臂模块。本发明提供的水下应急救援机器人，浮力外壳模块提供浮力，水下感知模块感知外界环境，主控制模块控制水下推进模块实现前进后退、上浮下潜、转弯等运动，主控制模块控制机械臂模块的伸缩运动，实现破拆切割模块的按需切割，以达到保障生命安全，减少财产损失的目的。
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公开(公告)号：CN113919475A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111537547.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了机器人技能学习的方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取多个连续等间隔时刻的环境状态；环境状态包含机器人状态以及任务阶段标志符；将多个连续等间隔时刻的环境状态输入至训练好的机器人技能学习模型，得到机器人学习技能的动作描述信息序列；根据动作描述信息序列确定机器人执行的动作序列。本发明通过将多个连续等间隔时刻的环境状态输入至机器人技能学习模型，得到机器人学习技能的动作描述信息序列，从而实现机器人技能学习，解决了在面对多阶段复杂任务时易导致的难收敛、成功率较低的问题，提高了鲁棒性，实现了机器人复杂技能的高效、精准学习。
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