一种自生长柔性臂抓手装置

    公开(公告)号:CN113103212A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110480335.8

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明涉及机器人领域,具体说是一种自生长柔性臂抓手装置。包括:软体机器人主体,为柔性材质,并且通过充气生长并伸长,机械抓手,设置在软体机器人主体的生长端。所述软体机器人主体为外翻筒状结构,外翻筒状结构的一端密封,外翻筒状结构的密封端内翻穿过外翻筒状结构自身,外翻筒状结构在充气作用下外翻生长并伸长。本发明软体机器人主体自生长的运动方式提高了机器人的环境适应性,软体机器人主体的柔性特征避免了机器人与设备的刚性冲击,提高了其安全系数。

    一种用于自生长式机器人的测速、测距装置

    公开(公告)号:CN113252065A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110482304.6

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明涉及机器人领域,具体说是一种用于自生长式机器人的测速、测距装置。一种用于自生长式机器人的测速、测距装置,包括固定辊、测速编码器和软体机器人主体,所述软体机器人主体为柔性材质,软体机器人主体为筒状结构,筒状结构的一端密封,筒状结构的密封端内翻穿过筒状结构结构的自身,软体机器人主体在充气作用下外翻生长并伸长;所述固定辊与软体机器人主体上的内翻部分摩擦传动,测速编码器安装在固定辊上。其有益效果为本发明充分考虑了自生长式运动方式的特点,主要利用软体机器人主体与辊轮结构之间的相对运动来实现测速和测距。

    一种自生长柔性臂抓手装置

    公开(公告)号:CN113103212B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202110480335.8

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明涉及机器人领域,具体说是一种自生长柔性臂抓手装置。包括:软体机器人主体,为柔性材质,并且通过充气生长并伸长,机械抓手,设置在软体机器人主体的生长端。所述软体机器人主体为外翻筒状结构,外翻筒状结构的一端密封,外翻筒状结构的密封端内翻穿过外翻筒状结构自身,外翻筒状结构在充气作用下外翻生长并伸长。本发明软体机器人主体自生长的运动方式提高了机器人的环境适应性,软体机器人主体的柔性特征避免了机器人与设备的刚性冲击,提高了其安全系数。

    一种可重构的模块化微纳卫星装置及其组装方法

    公开(公告)号:CN114476127A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210128719.8

    申请日:2022-02-11

    Abstract: 本发明涉及航天卫星技术领域,更具体的说是一种可重构的模块化微纳卫星装置及其组装方法,步骤一:读取无源RFID电子标签上携载的信息,对需要拼接的多功能结构单板插入两个拼装座的滑槽内;步骤二:将另一块多功能结构单板插入步骤一中的拼装座的滑槽内;步骤三:通过拼装座连接好的多功能结构单板,接收信号指挥控制系统输出电流,将自动伸缩插接系统中的插接组件槽体伸出;步骤四:通过拼装座连接好的多功能结构单板,接收信号指挥控制系统输出电流,将自动伸缩插接系统中的插接组件平头销块伸出,插入插接组件槽体内,完成配合与拼装;可以有效地解决微纳卫星因为体积空间制约而难以进行拆解和替换的问题。

    一种可重构的模块化微纳卫星装置及其组装方法

    公开(公告)号:CN114476127B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202210128719.8

    申请日:2022-02-11

    Abstract: 本发明涉及航天卫星技术领域,更具体的说是一种可重构的模块化微纳卫星装置及其组装方法,步骤一:读取无源RFID电子标签上携载的信息,对需要拼接的多功能结构单板插入两个拼装座的滑槽内;步骤二:将另一块多功能结构单板插入步骤一中的拼装座的滑槽内;步骤三:通过拼装座连接好的多功能结构单板,接收信号指挥控制系统输出电流,将自动伸缩插接系统中的插接组件槽体伸出;步骤四:通过拼装座连接好的多功能结构单板,接收信号指挥控制系统输出电流,将自动伸缩插接系统中的插接组件平头销块伸出,插入插接组件槽体内,完成配合与拼装;可以有效地解决微纳卫星因为体积空间制约而难以进行拆解和替换的问题。

    一种基于深度强化学习的电路自动3D打印方法

    公开(公告)号:CN114474742B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202210129529.8

    申请日:2022-02-11

    Abstract: 本发明涉及智能制造技术领域,更具体的说是一种基于深度强化学习的电路自动3D打印方法,该方法包括以下步骤:S1:将3D打印机喷头作为Agent在建立的模拟环境中训练更新深度神经网络;Agent是指智能体;S2:循环执行Agent的强化学习过程,并训练深度神经网络,循环完成后保存神经网络模型,开启摄像头,跳转至下一步;S3:摄像头传递打印实时环境图像信息,进行图像处理映射出模拟环境,Agent加载训练好的深度神经网络模型,根据实时探测的状态实施打印。先完成对3D打印机训练构建强化学习模型更新深度神经网络的过程,再具体到不同实际情况进行自动化打印,可以解决3D打印装备利用深度强化学习实现电路的自动化打印过程。

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