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公开(公告)号：CN112907735A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110258661.4
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云的柔性电缆识别与三维重建方法，首先对点云进行预处理，滤波并去除离群点；之后基于深度学习的点云语义分割算法，通过预训练和精调获得训练好的模型，输出每个点的语意类别标签，完成点云分割；使用改进的K‑Means聚类算法将电缆点云分割为多个点云簇，并对各点云簇进行圆柱拟合，各圆柱中心即为电缆中心线上离散点；最后采用基于PCA和八叉树方向约束的排序算法，在此基础上通过B样条插值算法拟合出电缆的中心线方程，实现电缆在空间中的三维重建，本发明实时性强、准确性高，电缆三维重建效果能够满足后续机械臂抓取的精度要求。
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公开(公告)号：CN107471218B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710802484.5
申请日：2017-09-07
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多目视觉的双臂机器人手眼协调方法，属于机器人视觉领域，利用两个多目摄像头进行目标定位，选取离目标物体较近的机械臂进行抓取，并同时进行对目标物体的重新定位，从而将目标物体抓取送至固定区域。本发明的基于多目视觉的双臂机器人手眼协调方法，解决了现有方案中双目摄像头中仅有单个摄像头拍摄到物体，无法实现双目测距定位的问题，提高了机械臂抓取目标物体的精度。
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公开(公告)号：CN110587600A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910768931.9
申请日：2019-08-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云的带电作业机器人自主路径规划方法，包括以下步骤：在双机械臂末端均安装一个深度相机；进行手眼标定和双机械臂基坐标系标定，实现两个相机视野共享；控制双机械臂的基座关节旋转360°，采集多帧图像；将采集到的图像进行拼接，获得机械臂工作空间的完整环境信息；采用改进的路径规划算法，实时规划机械臂的无碰撞最优运动路径，同时将该路径加入数据库。本发明采用眼在手上的安装方式在机械臂末端安装深度相机，结合机械臂的运动学模型，构建整个作业环境的三维点云图，使系统具备对环境障碍物的感知能力；再应用改进的路径规划算法，确保机械臂不与障碍物发生碰撞的同时，能够实时规划机械臂的最优运动路径。
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公开(公告)号：CN110328668A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910685553.8
申请日：2019-07-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于速度平滑确定性策略梯度的机械臂路径规划方法，训练阶段构建带有作业任务反馈的机械臂仿真环境；在确定性策略梯度网络输入中引入前一步机械臂动作向量，构建基于速度平滑确定性策略梯度的强化学习网络框架；初始化网络训练参数和机械臂仿真环境；基于速度平滑确定性策略梯度网络和仿真环境获取样本，构建训练样本库，若训练样本数量达到最大样本数量，则按单次训练样本数量从训练样本库中抽取训练样本，训练速度平滑确定性策略梯度网络，否则进行下一步或者下一次仿真。本发明在确定性策略梯度网络的基础上，加入前一步速度向量作为网络输入，有效降低了关节加速度，减少了机械臂抖动。
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公开(公告)号：CN108436909A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810203675.4
申请日：2018-03-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS的相机和机器人的手眼标定方法，通过搭建视觉系统，使机械臂及其操作对象在相机视野范围内，然后分别建立相机和机械臂与ROS的通信机制，一方面实现机械臂的运动控制，一方面获取相机图像和机械臂状态，进行数据的采集，然后进行相机的内参和外参标定，获得相机参数，最后根据相机安装方式的不同自动进行相机和机械臂的手眼标定，获得手眼标定矩阵。本发明实现了相机和机械臂的自动手眼标定，减小了人工干预，整个标定过程只需要调用两次终端命令，自主程度高，不限制相机类型以及数量，不限制机械臂类型，可扩展性强，标定过程只需要打印一张A4的棋盘格纸，不需要作任何标记，方便实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110328668B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910685553.8
申请日：2019-07-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于速度平滑确定性策略梯度的机械臂路径规划方法，训练阶段构建带有作业任务反馈的机械臂仿真环境；在确定性策略梯度网络输入中引入前一步机械臂动作向量，构建基于速度平滑确定性策略梯度的强化学习网络框架；初始化网络训练参数和机械臂仿真环境；基于速度平滑确定性策略梯度网络和仿真环境获取样本，构建训练样本库，若训练样本数量达到最大样本数量，则按单次训练样本数量从训练样本库中抽取训练样本，训练速度平滑确定性策略梯度网络，否则进行下一步或者下一次仿真。本发明在确定性策略梯度网络的基础上，加入前一步速度向量作为网络输入，有效降低了关节加速度，减少了机械臂抖动。
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公开(公告)号：CN110695991A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910919716.4
申请日：2019-09-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于变异粒子群优化的自动手眼标定方法，初始化机械臂位姿，并从图像中提取特征物体和特征物体的特征点；采集机械臂关节角度数据以及特征点在相机坐标系下的坐标，进而确定机械臂末端坐标系到机械臂基座坐标系的转换矩阵，以及特征点在相机坐标系下的三维坐标的集合矩阵；采用在线变异粒子群优化算法，估计相机坐标系与机械臂末端坐标系的转换关系参数；通过能量最优函数计算各关节最优旋转角度，对机械臂关节角度进行补偿，同时考虑特征点质心与相机坐标系原点的距离限制，确定下一步的移动方向；重复在线变异粒子群优化算法和能量最优函数，直至机械臂走完固定路径。本发明减少了标定时间，降低了参数估计误差。
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公开(公告)号：CN110414382A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910623931.X
申请日：2019-07-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Adaboost级联分类器检测避雷器螺母的方法，包括以下步骤：初始化单目相机参数；采集避雷器螺母的图像样本，训练检测螺母的级联分类器；采集避雷器铭牌的图像样本，训练检测铭牌的级联分类器；采集包含避雷器螺母的图像；利用级联分类器检测出铭牌区域；将铭牌区域按照置信度排序，依次从置信度高的铭牌区域中检测螺母，直到检测出螺母为止。本发明能够快速、准确地从图像中检测出螺母，并且有效地降低误检率，为带电作业机器人机械臂末端拆装避雷器提供有效数据，使得机械臂能够准确地靠近避雷器，完成后续避雷器的抓取和拆卸工作，具有好的应用前景和价值。
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公开(公告)号：CN108683050B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810227749.8
申请日：2018-03-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: H01R43/033 , B25J11/00
Abstract: 本发明提出了一种带电作业机器人接引线方法，基于机器人平台上的主机械臂、副机械臂和采集作业场景图像数据的摄像头，通过控制室控制机械臂完成以下工作：副机械臂夹持引线；主机械臂从工具箱中取出线夹；主机械臂将线夹通过线夹一端的线槽挂在导线上；副机械臂将引线穿过线夹另一端线槽；主机械臂末端的气动扳手将线夹上的螺母对准并拧紧螺母；主机械臂和副机械臂松开夹爪并撤出；本发明能够在不断电情况下通过带电作业机器人的机械臂在导线上搭接引线，避免了停电带来的负面影响，提高供电可靠性。
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公开(公告)号：CN110223345A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910397857.4
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云的配电线路作业对象位姿估计方法，包括以下步骤：采集包括待测对象在内的作业场景的点云数据；对点云进行裁剪；将点云之间的平均距离设定为置信区间，之后剔除置信区间之外的点云；对点云进行语义分割，获得作业对象点云，作为待配准点云集P；建立待估计位姿的作业对象的三维模型，并将其转换为点云的PCD格式，由此构建待估计位姿的作业对象的点云模型，将其作为参考点云集Q；对待配准点云集P和参考点云集Q进行粗配准使两者参考坐标系一致，获得作业对象的初始位姿；对初始位姿进行修正，获得最终位姿。本发明在背景比较纷乱的配电线路中也能快速且精确地获得作业对象的位姿测量结果，并对光照变化具有较强的鲁棒性。
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