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公开(公告)号：CN114347028A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210021781.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D图像的机器人末端智能抓取方法，机器人末端智能抓取装置包括六自由度机械臂、机械臂末端二指夹持器和RGB‑D相机。六自由度机械臂用于实现夹持器在三维空间内的移动，机械臂末端二指夹持器用于夹取目标物体，RGB‑D相机用于获取目标物体的信息。在Tensorflow深度学习框架下，通过建立基于ResNet的神经网络模型，建立基于抓取数据集的训练样本；将候选矩形送入卷积神经网络的抓取分类模型，得到抓取矩形预测框，利用RGB‑D相机获取抓取参数，最终使用六自由度机械臂和末端二指夹持器抓取目标物体。本发明使机器人能够实现智能抓取，提高了机器人末端抓取成功率。
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公开(公告)号：CN114297889A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111544403.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于新型钢包多场耦合分析方法。该方法可以为后续的钢包精炼提供理论研究基础。本发明步骤：首先在SolidWorks中建立新型钢包的三维模型，保存特定格式，然后导入到workbench中，在分析前首先确定钢包在典型工作条件下的边界条件，在相同的工况下，利用仿真软件对钢包的温度场和应力场进行分析，验证其新型结构的保温性和轻质化的性能，最后对钢包进行流场的分析，钢包的多场耦合分析为后续钢包的长寿化分析提供数据支持和研究基础。
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公开(公告)号：CN114347028B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210021781.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D图像的机器人末端智能抓取方法，机器人末端智能抓取装置包括六自由度机械臂、机械臂末端二指夹持器和RGB‑D相机。六自由度机械臂用于实现夹持器在三维空间内的移动，机械臂末端二指夹持器用于夹取目标物体，RGB‑D相机用于获取目标物体的信息。在Tensorflow深度学习框架下，通过建立基于ResNet的神经网络模型，建立基于抓取数据集的训练样本；将候选矩形送入卷积神经网络的抓取分类模型，得到抓取矩形预测框，利用RGB‑D相机获取抓取参数，最终使用六自由度机械臂和末端二指夹持器抓取目标物体。本发明使机器人能够实现智能抓取，提高了机器人末端抓取成功率。
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公开(公告)号：CN115148337A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210551394.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的中医穴位智能辅助定位系统及方法，它包括上位机主控制系统、下位机运动控制系统、二维运动平台、区块链数据系统以及红外激光和程序烧写调试等模块。通过操作人员对上位机的操作命令，控制下位机完成手动寻穴并收录穴位位置数据，用户上传信息至系统，制定初始计划，直接读取穴位信息进行自动寻穴。本发明将穴位信息通过红外激光模块直观的展现出来，自动寻穴不受使用者的体型差异影响，进行客观准确地定位。本发明定位步骤清晰明了、操作简单，可以实现异地使用设备，免去每次治疗时的适配问题，有利于高效便捷地完成针灸技术工作。
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公开(公告)号：CN114131601B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202111459916.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种偏置腕6R工业机械手笛卡尔轨迹跟踪逆运动学算法。包括以下步骤：S1、首先，采用改进的断开和重新连接方法，得到了仅包含θ6的非线性方程组和其他关节变量的解析公式；S2、接下来，使用奇异轨迹将前三个关节的关节空间划分为四个唯一区域，建立它们与逆运动学公式中正负号之间的关系；S3、然后，结合黄金分割法和对分法设计一种求解一维非线性方程根的算法；S4、最后，进行数值验证。结果表明，该算法的平均求解时间约为13.7μs，平均位姿误差范数约为1.58×10‑12mm，本发明可以保证实时、高精度的笛卡尔轨迹跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114297889B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111544403.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于新型钢包多场耦合分析方法。该方法可以为后续的钢包精炼提供理论研究基础。本发明步骤：首先在SolidWorks中建立新型钢包的三维模型，保存特定格式，然后导入到workbench中，在分析前首先确定钢包在典型工作条件下的边界条件，在相同的工况下，利用仿真软件对钢包的温度场和应力场进行分析，验证其新型结构的保温性和轻质化的性能，最后对钢包进行流场的分析，钢包的多场耦合分析为后续钢包的长寿化分析提供数据支持和研究基础。
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公开(公告)号：CN114888797A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210488157.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法，以实现对动力学不确定机器人的高性能轨迹跟踪控制。该方法主要通过对轨迹跟踪点的误差经过增益后进行累加，然后将累加值实时补偿至参考轨迹上下一个将被跟踪的点，生成一系列与期望轨迹不同的新指令，从而控制机器人跟踪期望轨迹。该方法的本质是通过修改参考轨迹来控制机器人的每个关节符合期望的轨迹，即当机器人工作过程中参考轨迹和实际轨迹之间存在误差时，只需实际轨迹高精度地跟踪期望轨迹，而不需要参考轨迹与实际轨迹相符。该方法具有结构简单、易于在硬件上应用的特点。
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公开(公告)号：CN114360067A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210031076.5
申请日：2022-01-12
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明属于利用深度学习方法进行动态手势识别领域，本文提出了一种基于三维卷积神经网络的算法进行动态手势识别。现有基于深度学习的动态手势识别方法中，因为需要对视频空间信息和时序信息进行提取，网络输入信息量较大，导致其参数和计算量都十分庞大，网络结构复杂，实时性不高。本发明针对手势识别模型训练前人工提取特征繁琐和提取特征不够精细的问题，提出了利用关键帧提取特征的方式，提高了特征提取的效率和精度。针对现有基于图像处理的手势识别技术受外界环境影响大和稳定性欠佳等问题，设计三维卷积网络融合了图像的时空信息，减小了信息输入的损失，具有更好的稳定性和实时性。
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公开(公告)号：CN114888797B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210488157.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法，以实现对动力学不确定机器人的高性能轨迹跟踪控制。该方法主要通过对轨迹跟踪点的误差经过增益后进行累加，然后将累加值实时补偿至参考轨迹上下一个将被跟踪的点，生成一系列与期望轨迹不同的新指令，从而控制机器人跟踪期望轨迹。该方法的本质是通过修改参考轨迹来控制机器人的每个关节符合期望的轨迹，即当机器人工作过程中参考轨迹和实际轨迹之间存在误差时，只需实际轨迹高精度地跟踪期望轨迹，而不需要参考轨迹与实际轨迹相符。该方法具有结构简单、易于在硬件上应用的特点。
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公开(公告)号：CN114131601A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111459916.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 武汉科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种偏置腕6R工业机械手笛卡尔轨迹跟踪逆运动学算法。包括以下步骤：S1、首先，采用改进的断开和重新连接方法，得到了仅包含θ6的非线性方程组和其他关节变量的解析公式；S2、接下来，使用奇异轨迹将前三个关节的关节空间划分为四个唯一区域，建立它们与逆运动学公式中正负号之间的关系；S3、然后，结合黄金分割法和对分法设计一种求解一维非线性方程根的算法；S4、最后，进行数值验证。结果表明，该算法的平均求解时间约为13.7μs，平均位姿误差范数约为1.58×10‑12mm，本发明可以保证实时、高精度的笛卡尔轨迹跟踪。
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