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公开(公告)号：CN115890653B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211196050.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 华中科技大学 , 泉州华中科技大学智能制造研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道的双臂机器人协同控制方法、装置及可读介质，基于单臂N关节机械臂的三维模型建立N+1个连杆坐标系；基于连杆变换矩阵获得相邻两个连杆之间的坐标变换矩阵，基于相邻两个连杆的坐标变换矩阵得到单臂末端连杆坐标系相对于基坐标系的坐标变换矩阵；基于单臂基坐标系到单臂末端连杆坐标系的坐标变换矩阵和双臂基坐标系之间的坐标变换矩阵，求解两个机械臂末端坐标系之间的坐标变换矩阵，并进而求解出工件和主臂之间、双臂之间以及双臂关节角速度之间的约束关系；根据工件和主臂之间、双臂之间和/或双臂关节角速度之间的约束关系建立控制方式，求出双臂关节的目标角度。减少资源浪费的同时保证数据的隔离性和相对独立性。
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公开(公告)号：CN114652055B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210235355.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院 , 泉州华数机器人有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种鞋中底外侧立面打磨装置及打磨方法，打磨装置包括工作台、两对称机构、第一驱动机构、接触头和打磨头，工作台包括可转动的工位和第一编码器，对称机构包括一端可转动的连杆和第二编码器，两连杆的转动中心关于工位的转动中心对称布置，接触头和打磨头分别可转动地设置在两连杆另一端，打磨头和接触头均为圆形且直径基本相同，鞋中底水平放置在工位上。本发明利用对称机构获取鞋中底外侧立面打磨轨迹并打磨，结构简单，易于控制，打磨质量更好且更稳定，效率更高，成本更低。
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公开(公告)号：CN114800545A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210230205.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的机器人控制方法，包括如下步骤：A、聚合节点向各本地节点发送训练请求；B、本地节点利用当前所积累的运行数据在本地模型进行训练，并将训练所得数据发送至聚合节点；C、若聚合计算次数n＝1，则计算全模型及对应于该全模型的全准确率，并进入步骤D；若n＞N+1，则进入步骤E；D、聚合节点将所有本地节点划分为重要节点和非重要节点，并进入步骤A；E、聚合节点根据重要节点的数据进行聚合计算，并进入步骤F；F、第二周期T2后，需要时向聚合节点发送更新请求，进入步骤A。本发明能够保证机器人的工作精度始终保持在一个较高的水平，且能够在保证本地模型精度的前提下，减少聚合计算过程中计算资源的开销及通讯开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114800545B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210230205.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的机器人控制方法，包括如下步骤：A、聚合节点向各本地节点发送训练请求；B、本地节点利用当前所积累的运行数据在本地模型进行训练，并将训练所得数据发送至聚合节点；C、若聚合计算次数n＝1，则计算全模型及对应于该全模型的全准确率，并进入步骤D；若n＞N+1，则进入步骤E；D、聚合节点将所有本地节点划分为重要节点和非重要节点，并进入步骤A；E、聚合节点根据重要节点的数据进行聚合计算，并进入步骤F；F、第二周期T2后，需要时向聚合节点发送更新请求，进入步骤A。本发明能够保证机器人的工作精度始终保持在一个较高的水平，且能够在保证本地模型精度的前提下，减少聚合计算过程中计算资源的开销及通讯开销。
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公开(公告)号：CN114652055A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210235355.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院 , 泉州华数机器人有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种鞋中底外侧立面打磨装置及打磨方法，打磨装置包括工作台、两对称机构、第一驱动机构、接触头和打磨头，工作台包括可转动的工位和第一编码器，对称机构包括一端可转动的连杆和第二编码器，两连杆的转动中心关于工位的转动中心对称布置，接触头和打磨头分别可转动地设置在两连杆另一端，打磨头和接触头均为圆形且直径基本相同，鞋中底水平放置在工位上。本发明利用对称机构获取鞋中底外侧立面打磨轨迹并打磨，结构简单，易于控制，打磨质量更好且更稳定，效率更高，成本更低。
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公开(公告)号：CN115890653A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211196050.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 华中科技大学 , 泉州华中科技大学智能制造研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道的双臂机器人协同控制方法、装置及可读介质，基于单臂N关节机械臂的三维模型建立N+1个连杆坐标系；基于连杆变换矩阵获得相邻两个连杆之间的坐标变换矩阵，基于相邻两个连杆的坐标变换矩阵得到单臂末端连杆坐标系相对于基坐标系的坐标变换矩阵；基于单臂基坐标系到单臂末端连杆坐标系的坐标变换矩阵和双臂基坐标系之间的坐标变换矩阵，求解两个机械臂末端坐标系之间的坐标变换矩阵，并进而求解出工件和主臂之间、双臂之间以及双臂关节角速度之间的约束关系；根据工件和主臂之间、双臂之间和/或双臂关节角速度之间的约束关系建立控制方式，求出双臂关节的目标角度。减少资源浪费的同时保证数据的隔离性和相对独立性。
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公开(公告)号：CN113194126B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110428509.6
申请日：2021-04-21
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院
IPC: H04L67/104 , H04L67/133 , H04L9/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的横向联邦学习模型构建方法，包括如下步骤：在每个本地服务器上均同时部署横向联邦学习节点和区块链节点；初始化；各横向联邦学习节点接收到中心聚合节点发起的训练请求后进行训练并得到梯度值；分别将各梯度值发送至区块链和中心聚合节点；生成学习模型；利用测试集对学习模型进行预测，在预测准确率低于阈值时，将中心聚合节点收到梯度值的与区块链存储的梯度值进行对比，并降低或者清零可疑节点的聚合权重，再重新进行训练与聚合分析，直至生成符合要求的学习模型。本发明能够及时发现并剔除恶意节点，避免生成错误或者失效模型,防止出现更严重的问题。
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公开(公告)号：CN113194126A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110428509.6
申请日：2021-04-21
Applicant: 泉州华中科技大学智能制造研究院
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的横向联邦学习模型构建方法，包括如下步骤：在每个本地服务器上均同时部署横向联邦学习节点和区块链节点；初始化；各横向联邦学习节点接收到中心聚合节点发起的训练请求后进行训练并得到梯度值；分别将各梯度值发送至区块链和中心聚合节点；生成学习模型；利用测试集对学习模型进行预测，在预测准确率低于阈值时，将中心聚合节点收到梯度值的与区块链存储的梯度值进行对比，并降低或者清零可疑节点的聚合权重，再重新进行训练与聚合分析，直至生成符合要求的学习模型。本发明能够及时发现并剔除恶意节点，避免生成错误或者失效模型,防止出现更严重的问题。
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