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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115592664B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211315407.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 广州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人末端负载辨识方法和系统，其方法包括设置机器人运动路径；按照设计路径分别运行空载和带负载状态下的机器人；采集空载和带负载状态下的第1初始数据和第2初始数据；根据第1和第2初始数据截取所需的第3初始数据和第4初始数据并进行滤波处理；分别建立工业机器人本体动力学模型和带负载动力学模型；建立关于电流表示的末端负载动力学方程；将滤波后数据分别带入模型及方程进行计算末端负载质量的大小，利用该方法可以快速且准确的求解负载质量，可以广泛应用于工业机器人上。
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公开(公告)号：CN115592664A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211315407.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 广州大学(CN)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人末端负载辨识方法和系统，其方法包括设置机器人运动路径；按照设计路径分别运行空载和带负载状态下的机器人；采集空载和带负载状态下的第1初始数据和第2初始数据；根据第1和第2初始数据截取所需的第3初始数据和第4初始数据并进行滤波处理；分别建立工业机器人本体动力学模型和带负载动力学模型；建立关于电流表示的末端负载动力学方程；将滤波后数据分别带入模型及方程进行计算末端负载质量的大小，利用该方法可以快速且准确的求解负载质量，可以广泛应用于工业机器人上。
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公开(公告)号：CN115533916A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211347581.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 广州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本说明书实施例提供了一种机械臂末端负载质量辨识方法、系统、设备及介质，该方法包括在机械臂末端设置未知质量的负载；基于拉格朗日法建立六自由度机械臂的带负载动力学模型；规划机械臂运行路径，控制机六自由度机械臂按照期望轨迹运动，采集获取各关节的第一监测数据；建立基于电流的末端负载动力学模型；利用第一监测数据代入带负载动力学模型，计算确定各个关节第一力矩；利用第一监测数据代入末端负载动力学模型，计算确定各个关节第二力矩；根据各个关节的第一力矩与第二力矩建立等式确定负载质量。负载质量的计算是基于机械臂末端设置未知负载条件下建立的动力学模型及基于电流的末端负载动力学模型来进行负载质量的求解，使辨识更准确。
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公开(公告)号：CN115533916B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202211347581.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 广州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本说明书实施例提供了一种机械臂末端负载质量辨识方法、系统、设备及介质，该方法包括在机械臂末端设置未知质量的负载；基于拉格朗日法建立六自由度机械臂的带负载动力学模型；规划机械臂运行路径，控制机六自由度机械臂按照期望轨迹运动，采集获取各关节的第一监测数据；建立基于电流的末端负载动力学模型；利用第一监测数据代入带负载动力学模型，计算确定各个关节第一力矩；利用第一监测数据代入末端负载动力学模型，计算确定各个关节第二力矩；根据各个关节的第一力矩与第二力矩建立等式确定负载质量。负载质量的计算是基于机械臂末端设置未知负载条件下建立的动力学模型及基于电流的末端负载动力学模型来进行负载质量的求解，使辨识更准确。
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公开(公告)号：CN116834010A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310904801.X
申请日：2023-07-21
Applicant: 广州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于神经网络的工业机器人末端负载辨识方法及系统，其中，方法包括：S1.在机器人运动的过程中，按照采样周期采集机器人所有关节的特征数据；S2.对特征数据进行预处理，并划分为训练集和测试集；S3.构建负载辨识神经网络FPCNN，使用训练集对负载辨识神经网络进行迭代训练，得到负载辨识神经网络模型；S4.使用测试集对负载辨识神经网络模型进行测试，若测试准确率达到预设阈值，则进行步骤S5，若测试误差值大于预设阈值，则重复步骤S3；S5.通过训练好的负载辨识神经网络模型对机器人末端负载进行辨识，得到末端负载质量。本发明提高了模型泛化能力，提高了计算效率与计算精度。
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