基于深度学习与深度神经网络的舵机控制系统及方法

    公开(公告)号:CN109343343A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811090928.8

    申请日:2018-09-19

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明属于舵机控制技术,为基于深度学习与深度神经网络的舵机控制系统及方法。其系统包括机器视觉识别模块、PID控制器、电机模块、摄像机及上位机;机器视觉识别模块将摄像机获得的视频信息上传至上位机,对图像处理获得图像特征数据;上位机输入电机的目标角度值,PID控制器根据当前实际角度值与目标角度值得到误差值以及其变化率、累积值,将其与图像特征数据、上一次电机当前实际角度值与上一次PID控制器输出值输入到PID神经网络中,经分析和计算,输出PID算法的三个系数并将其输入到PID控制器中,计算得到输出值并传输至电机,控制电机角度变化。本发明结合机器视觉识别和PID算法,有效解决了传统舵机在多种或多变环境中性能不稳定的问题。

    一种新型直线驱动并联机器人

    公开(公告)号:CN208812084U

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201821373236.X

    申请日:2018-08-24

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本实用新型属于机器人结构领域,为一种直线驱动并联机器人,包括动平台、定平台、直线电机、直线导轨、直线滑块和三条传动支链,每条传动支链包括一根连接杆、一根多连接杆、两根平行连接杆;直线导轨固定安装在定平台上,直线电机放置在直线导轨外沿,并固定在定平台上,直线滑块安装在直线导轨上组成移动副;在每条传动支链中,连接杆与直线滑块铰接组成转动副,连接杆与多连接杆铰接组成转动副,多连接杆与定平台铰接组成转动副,平行连接杆的两端分别与多连接杆和动平台铰接,构成平行四边形运动链。本实用新型通过控制直线电机驱动直线滑块,将直线滑块的线性移动传递到动平台上,实现动平台的空间三自由度运动的精确控制。

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