-
公开(公告)号：CN118163112B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410470434.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂控制领域，特别是指一种基于扩散模型的机械臂逆解控制方法及装置，方法包括：获取待控制的凿岩台车钻臂的目标孔位数据，输入至训练好的凿岩台车钻臂逆解控制模型，得到钻臂的各个关节变量；根据各个关节变量，得到轨迹规划结果，完成凿岩台车钻臂控制。本发明具有应用范围广(数据来源真实环境，无需构造其余标签数据)、精度高(寻孔目标函数不断逼近实际孔位坐标)、可选性多(多组不同的关节位姿均可对应同一目标孔位)、计算效率高(对比传统数值法求逆解，神经网络求解速度可到毫秒级别)的优点，突破了现有无人凿岩台车钻臂控制逆运动学求解方面精度低、高维求解困难、运动速度突变的瓶颈。
-
公开(公告)号：CN117891282B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410044948.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D3/12 , E21D9/10 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域，特别是指一种无需标签数据的凿岩台车钻臂逆运动控制方法及装置。无需标签数据的凿岩台车钻臂逆运动控制方法包括：根据目标炮孔位置信息进行输入信息构建，获得目标炮孔的样本六维输入；基于深度神经网络结构进行模型构建，获得待训练运动预测模型；构建误差函数以及安全约束函数；采用样本六维输入，根据误差函数以及安全约束函数，对待训练运动预测模型进行离线训练，获得运动预测模型；根据样本六维输入，通过运动预测模型进行在线预测，获得关节变量；根据关节变量进行正运动学计算，得到末端执行器位置进行钻孔。本发明是一种面对凿岩台车的基于神经网络的高效、准确的钻臂逆运动控制方法。
-
公开(公告)号：CN118163112A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410470434.1
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂控制领域，特别是指一种基于扩散模型的凿岩台车钻臂逆解控制方法及装置，方法包括：获取待控制的凿岩台车钻臂的目标孔位数据，输入至训练好的凿岩台车钻臂逆解控制模型，得到钻臂的各个关节变量；根据各个关节变量，得到轨迹规划结果，完成凿岩台车钻臂控制。本发明具有应用范围广（数据来源真实环境，无需构造其余标签数据）、精度高（寻孔目标函数不断逼近实际孔位坐标）、可选性多（多组不同的关节位姿均可对应同一目标孔位）、计算效率高（对比传统数值法求逆解，神经网络求解速度可到毫秒级别）的优点，突破了现有无人凿岩台车钻臂控制逆运动学求解方面精度低、高维求解困难、运动速度突变的瓶颈。
-
公开(公告)号：CN117891282A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410044948.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05D3/12 , E21D9/10 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域，特别是指一种无需标签数据的凿岩台车钻臂逆运动控制方法及装置。无需标签数据的凿岩台车钻臂逆运动控制方法包括：根据目标炮孔位置信息进行输入信息构建，获得目标炮孔的样本六维输入；基于深度神经网络结构进行模型构建，获得待训练运动预测模型；构建误差函数以及安全约束函数；采用样本六维输入，根据误差函数以及安全约束函数，对待训练运动预测模型进行离线训练，获得运动预测模型；根据样本六维输入，通过运动预测模型进行在线预测，获得关节变量；根据关节变量进行正运动学计算，得到末端执行器位置进行钻孔。本发明是一种面对凿岩台车的基于神经网络的高效、准确的钻臂逆运动控制方法。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.023 seconds)
