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公开(公告)号：CN116165895A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310163972.1
申请日：2023-02-24
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明属于机器人智能控制领域，涉及一种基于模型预测控制的全方位移动机器人轨迹跟踪方法。首先，根据全方位移动机器人的运动特性，建立全方位移动机器人的运动学模型；接着，通过对运动学模型的线性化和离散化等方式，建立全方位移动机器人的误差运动学模型；其次，基于模型预测控制方法设计全方位移动机器人的运动学控制器；再次，设计扩张状态观测器来估计状态量与干扰量；然后，设计积分控制量以完全消除系统的稳态误差；最后，通过运动学控制器求得全方位移动机器人的实际速度和实际位姿，完成全方位移动机器人对期望轨迹的精准跟踪。该方法应用于全方位移动机器人的轨迹跟踪控制，可以更好地处理运动约束问题，并且能够削弱系统模型中存在的非线性、耦合性以及不确定性等因素的影响，提高了系统的动态控制效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114084450B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210002658.0
申请日：2022-01-04
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明属于生产调度以及机器人控制领域，具体的说是一种用于包装生产的外骨骼机器人生产优化与助力控制方法，在生产过程中外骨骼机器人能更好地辅助工人进行生产工作。该方法包括：1、包装生产线中配备了外骨骼机器人，工人装备外骨骼机器人进行生产。2、外骨骼机器人能载着工人进行全方位移动，且能实时检测工人的疲劳状态。3、工人穿戴外骨骼进行卸载和包装操作，在此过程中外骨骼根据工人的疲劳状态对上肢进行动态助力。4、在生产过程中，外骨骼机器人根据生产信息辅助工人进行生产决策，选择下一步进行的操作从而实现对生产过程的优化。本发明改善和增加了外骨骼机器人在包装生产线中的辅助功能，从而减轻工作过程中工人的工作强度和工作的复杂度，提高了系统生产率。
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公开(公告)号：CN113962268B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111251646.3
申请日：2021-10-27
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092
摘要： 本发明属于生理信号处理技术领域，具体的说是一种基于网络架构搜索的人体运动意图识别方法。一种基于网络架构搜索的人体运动意图识别方法，包括以下步骤，S1、获取用于模型训练的样本数据和标签数据；S2、设定用于构建神经网络架构的参数搜索空间，并定义训练目标；S3、采用改进Q学习算法对网络架构的搜索过程进行在线优化，得到最好的神经网络模型；S4、将新的数据集放入搜索结果最好的神经网络模型中，得到新输入数据集对应的映射值。本发明通过大量的算力来自动搜索识别人体运动意图的高效的神经网络架构，减少之前需要大量领域专家进行架构设计的试错时间成本。
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公开(公告)号：CN115128949A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210558029.6
申请日：2022-05-19
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明属于机器控制领域，涉及轮式移动机器人轨迹跟踪控制技术，更具体地，是一种基于反步滑模的移动机器人轨迹跟踪方法。包括如下步骤：步骤1：建立移动机器人的运动学模型和动力学模型；步骤2：基于反步法设计移动机器人的运动学控制器；步骤3：基于组合趋近律的滑模变结构设计移动机器人的动力学控制器；步骤4：根据机器人的运动学模型，得到移动机器人的实际位姿和实际速度；将移动机器人的期望位姿和实际位姿输入反步法运动学控制器，得到虚拟控制变量，将虚拟控制变量和实际速度输入到动力学控制器，得到控制力矩，将控制力矩和外界扰动输入动力学模型，输出加速度，使得移动机器人的实际位姿达到期望位姿。
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公开(公告)号：CN114750137A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210557091.3
申请日：2022-05-19
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明属于机械控制技术领域，更具体地，涉及一种基于RBF神经网络的上肢外骨骼机器人运动控制方法。该方法包括如下步骤：S1，构建上肢外骨骼机器人的机械结构；S2，获取机器人各关节的期望角度变化和各关节的期望角速度变化；S3，将步骤S2的数据输入到PI控制器中，输出各关节实际的角度变化以及驱动各关节运动的力矩大小。本发明将多个RBF神经网络应用于控制器的设计使得在解决具有不确定模型的控制问题时可以提高神经网络对上肢外骨骼动力学模型不确定项的逼近速度与精度，降低轨迹跟踪的稳态误差，上肢外骨骼机器人的运动控制性能得到有效的提升和优化。
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公开(公告)号：CN110450160B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201910751325.6
申请日：2019-08-14
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种开放式免编程机器人的控制方法，其特征是应用于由计算机、运动控制器、机器人所构成的操作环境中，并按如下步骤进行：步骤一，建立并绘制机器人运动轨迹曲线；步骤二，设定位置点阈值α，对运动轨迹进行粗加工；步骤三，构建链表，存储每一个位置点的信息；步骤四,对运动轨迹进行精加工，实现速度前瞻；步骤五，下发数据给机器人执行；步骤六,通过不断的修改所述阈值α，使得步骤一中所绘制的机器人运动轨迹曲线与步骤五中机器人执行的运动轨迹曲线之间的误差达到精度要求。本发明能降低机器人的操作难度，优化机器人执行速度与轨迹误差，从而提高控制的稳定性与快速性。
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公开(公告)号：CN114084450A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210002658.0
申请日：2022-01-04
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明属于生产调度以及机器人控制领域，具体的说是一种用于包装生产的外骨骼机器人生产优化与助力控制方法，在生产过程中外骨骼机器人能更好地辅助工人进行生产工作。该方法包括：1、包装生产线中配备了外骨骼机器人，工人装备外骨骼机器人进行生产。2、外骨骼机器人能载着工人进行全方位移动，且能实时检测工人的疲劳状态。3、工人穿戴外骨骼进行卸载和包装操作，在此过程中外骨骼根据工人的疲劳状态对上肢进行动态助力。4、在生产过程中，外骨骼机器人根据生产信息辅助工人进行生产决策，选择下一步进行的操作从而实现对生产过程的优化。本发明改善和增加了外骨骼机器人在包装生产线中的辅助功能，从而减轻工作过程中工人的工作强度和工作的复杂度，提高了系统生产率。
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公开(公告)号：CN113962268A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111251646.3
申请日：2021-10-27
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明属于生理信号处理技术领域，具体的说是一种基于网络架构搜索的人体运动意图识别方法。一种基于网络架构搜索的人体运动意图识别方法，包括以下步骤，S1、获取用于模型训练的样本数据和标签数据；S2、设定用于构建神经网络架构的参数搜索空间，并定义训练目标；S3、采用改进Q学习算法对网络架构的搜索过程进行在线优化，得到最好的神经网络模型；S4、将新的数据集放入搜索结果最好的神经网络模型中，得到新输入数据集对应的映射值。本发明通过大量的算力来自动搜索识别人体运动意图的高效的神经网络架构，减少之前需要大量领域专家进行架构设计的试错时间成本。
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公开(公告)号：CN110450160A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910751325.6
申请日：2019-08-14
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种开放式免编程机器人的控制方法，其特征是应用于由计算机、运动控制器、机器人所构成的操作环境中，并按如下步骤进行：步骤一，建立并绘制机器人运动轨迹曲线；步骤二，设定位置点阈值α，对运动轨迹进行粗加工；步骤三，构建链表，存储每一个位置点的信息；步骤四,对运动轨迹进行精加工，实现速度前瞻；步骤五，下发数据给机器人执行；步骤六,通过不断的修改所述阈值α，使得步骤一中所绘制的机器人运动轨迹曲线与步骤五中机器人执行的运动轨迹曲线之间的误差达到精度要求。本发明能降低机器人的操作难度，优化机器人执行速度与轨迹误差，从而提高控制的稳定性与快速性。
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