-
公开(公告)号：CN116595721A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310455609.7
申请日：2023-04-25
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06T7/246 , G06F111/04 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及基于U‑K方法的双机器人镜像铣削位姿协同动力学建模方法。该方法首先对协作系统进行运动学分析。通过D‑H参数法建立机器人关节转角与其末端执行器的位置和姿态之间的映射关系，接着通过雅克比矩阵建立关节转角的导数与机器人连杆质心处的速度和加速度之间的映射关系。在此基础上，基于拉格朗日方程建立了系统的无约束动力学方程，同时提取、转化和标准化了加工过程中的多源约束。在约束处理时，不仅考虑到机器人关节空间的固定约束，还结合工件的几何约束将双机末端的位姿协同约束转化为“四点”轨迹约束形式。该转化直观、便利且能适用于更一般的加工需求，同时对约束方程的构建与标准化的过程进行一定的简化。
-
公开(公告)号：CN117893739A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410080999.9
申请日：2024-01-19
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
摘要： 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于改进Faster RCNN算法的目标识别检测方法、系统及其对应的计算机设备。本发明在现有Faster RCNN算法基础上，保留VGG‑16作为骨干网络，在骨干网络后增加CBAM注意力机制，重叠度计算使用候选框与真实标准的DIoU代替IoU。在分类回归阶段采用多任务损失函数，分类损失函数采用Focal损失代替多元交叉熵损失，回归损失函数采用DIoU算是代替Smooth L1损失。并基于梯度方差对损失函数进行权重自适应调整。训练出的目标识别检测模型可以用于对输入的图像进行目标识别与位置检测，进而解决现有目标识别检测方法存在精度较差和鲁棒性不足的问题。
-
公开(公告)号：CN117550257A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311507090.9
申请日：2023-11-09
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： B65F3/00 , B65F3/14 , E01H1/00 , G06T17/05 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于惯性导航与视觉算法结合的智能分类移动垃圾车，包括车架、垃圾桶、运动控制系统、垃圾识别系统、惯性导航系统、垃圾抓取系统；惯性导航系统用于道路上三维空间地图的构建，运动控制系统控制整个装置进行运动，垃圾抓取系统用于整个装置运动路径上的垃圾的抓取和投放，垃圾识别系统用于垃圾抓取系统抓取后的垃圾进行识别归类，垃圾桶用于垃圾抓取系统抓取后的垃圾进行归类存储。本发明的一种基于惯性导航与视觉算法结合的智能分类移动垃圾车，结构紧凑，避免了人为的垃圾错误分类投放问题，分类准确度高，自动化程度高，垃圾分类效率高，效果好，省时省力，操作性好，能够有效解决了公共场所的垃圾自主清理问题。
-
公开(公告)号：CN116430852A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310262607.6
申请日：2023-03-17
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种四轮差速移动机器人的运动控制方法、系统和装置。运动控制方法包括如下步骤：S1：采集移动机器人的运动数据、特征数据和路况信息；S2：以移动机器人所在的路面为基准面建立平面坐标系；计算移动机器人的移动速度；S3：根据运动数据和特征数据，采用模型预测方法计算移动机器人的下一理想状态；S4：构建基于Actor‑Critic框架的控制模型，对控制模型进行训练，进而输出最优策略和最优控制量。本发明通过控制模型输出控制量，并采用强化学习方法对控制模型进行训练优化，形成对移动机器人的连续优化控制，不仅提高了决策过程的鲁棒性，同时提高了移动机器人在轨迹追踪中的精度、平稳性和智能化水平。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.024 秒)
