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公开(公告)号：CN111152220B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201911419535.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人机融合的机械臂控制方法，属于机器人控制技术领域。该控制方法包括以下步骤：(1)获取目标物的周边实时场景图像；(2)在操作端显示实时场景图像，并获取人手臂关节角度数据，及将人手臂关节角度数据映射成用于控制机械臂的映射关节角度数据θH；(3)依据当前位置数据与预测目标物的位置数据，按照多项式路径规划方法规划出预设操作路径，并获取用于控制机械臂的规划关节角度数据θR；(4)依据公式θS＝(1‑α)θH+αθR计算机械臂的当前执行关节角度数据；权重α随机械臂预测目标物体置信度的增加而增加。该方法能很好地集合了人手臂与机械臂的动作优缺点，其机器人远程控制等领域。
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公开(公告)号：CN110395369B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910550398.9
申请日：2019-06-24
Applicant: 浙江大学
IPC: B63B59/10
Abstract: 本发明涉及一种基于磁轮行走的水下钢结构表面海生物清洗机器人，属于深海作业机器人技术领域。清洗机器人包括行走系统及搭载在行走系统的机架上的控制系统、成像系统与作业系统；行走系统包括能磁吸于钢结构表面上的磁轮与推进系统，推进系统包括对称地安装在机架的两侧部上的推进器单元，推进器单元包括位于磁轮上方的收展支架及安装在收展支架上的第一升降推进器、第二升降推进器、第一横向斜推式推进器与第二横向斜推式推进器，两横向斜推式推进器的推进方向相夹成大于零度的夹角。不仅能利用磁轮在钢结构表面行走，且无需借助潜水机器人或钢管就能行至目标作为场所处，其可广泛应用于海洋石油管道等钢结构表面清洗、探伤等领域。
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公开(公告)号：CN111152218A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911408896.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种异构仿人机械臂的动作映射方法及系统，属于机器人控制技术领域。该动作映射方法包括：(1)获取人手臂的关节角度数据；(2)计算出机械臂的目标腕关节坐标数据与肘关节坐标数据；(3)以机械臂的肘关节及肩关节角度数据为自变量，以机械臂末端工作空间为自变量取值范围，至少以机械臂腕关节位置相对目标腕关节坐标数据的计算偏差构建适应度函数，利用遗传算法搜索出最优肘关节与肩关节的角度数据，作为机械臂的关节角度数据及肘关节角度数据；及以人手臂的腕关节角度相对改变数据计算机械臂的腕关节角度改变数据。利用遗传算法，以能近似执行末端动作，从而能更好进行异构控制，其机器人远程控制等领域。
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公开(公告)号：CN113967911B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111177274.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于末端工作空间的仿人机械臂的跟随控制方法及系统，属于机器人控制技术领域。该方法包括：(1)获取人手臂的关节角度数据；(2)计算出机械臂的目标腕关节坐标数据与肘关节坐标数据；(3)以肘关节及肩关节角度数据为自变量，以机械臂末端工作空间为自变量取值范围，至少以机械臂腕关节位置相对目标腕关节坐标数据的计算偏差构建适应度函数，利用遗传算法搜索出最优角度数据，作为机械臂的关节角度数据及肘关节角度数据；及以人手臂的腕关节角度相对改变数据计算机械臂的腕关节角度改变数据；(4)控制仿人机械臂执行动作近似跟随。利用遗传算法，以能近似执行末端动作，从而能更好进行异构控制，其机器人远程控制等领域。
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公开(公告)号：CN116183229A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310146293.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于人工智能健康监测领域，涉及一种基于滑动窗口自注意力机制的振动数据特征提取方法，包括：步骤一，采集复杂设备上的多通道原始振动信号，并进行信号数据的预处理；步骤二，基于滑动窗口自注意力机制，对预处理后的数据进行特征计算和整合，提取出关键特征数据；步骤三，根据步骤一的预处理方式和步骤二所基于的滑动窗口自注意力机制，参考残差神经网络，构建深度人工神经网络，结合具体任务设计分类头，分析关键特征数据并输出具体分析结果。本发明针能够直接处理不同采样频率，不同采集时长，不同通道数的原始振动数据，便于在不同装备，不同采集传感器，不同数据处理算法中泛化部署，受数据分布及模态的影响性小，自适应能力强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112297013B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202011257588.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生和深度神经网络的机器人智能抓取方法，其包括物理抓取环境、虚拟识别环境以及核心神经网络部分；物理环境由深度相机、机器人、机械爪以及被抓取物体构成，是抓取的主要执行机构；虚拟识别环境由深度相机构建的点云文件和机器人、爪相关姿态构成，是机器人状态、机械爪位置、相机姿态、物体摆放位置的虚拟环境集合；核心神经网络包括抓取生成网络和抓取识别网络，对抓取方式进行采样判别并生成最优的抓取姿态。本发明的机器人智能抓取方法，能够基于相机采集到的颜色‑深度图像，快速高效判断最佳抓取位置和姿态。
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公开(公告)号：CN111152218B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911408896.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种异构仿人机械臂的动作映射方法及系统，属于机器人控制技术领域。该动作映射方法包括：(1)获取人手臂的关节角度数据；(2)计算出机械臂的目标腕关节坐标数据与肘关节坐标数据；(3)以机械臂的肘关节及肩关节角度数据为自变量，以机械臂末端工作空间为自变量取值范围，至少以机械臂腕关节位置相对目标腕关节坐标数据的计算偏差构建适应度函数，利用遗传算法搜索出最优肘关节与肩关节的角度数据，作为机械臂的关节角度数据及肘关节角度数据；及以人手臂的腕关节角度相对改变数据计算机械臂的腕关节角度改变数据。利用遗传算法，以能近似执行末端动作，从而能更好进行异构控制，其机器人远程控制等领域。
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公开(公告)号：CN113436293A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110789752.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于条件生成式对抗网络的智能抓取图像生成方法，该方法首先构建虚实抓取环境以及条件式生成‑对抗神经网络，然后利用现有抓取数据集分别对抓取质量判别器、图像质量判别器DPQ和生成器G进行循环迭代训练。最后由训练完成的生成器生成特定噪声的深度图像。本发明将机器人高精度机械结构与深度学习高鲁棒性的特点结合，在没有给出特定任务或者待分拣物体形状较为复杂，环境较为多变的场合，为机器人实现智能可靠的抓取行为提供数据基础。
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公开(公告)号：CN113436293B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110789752.0
申请日：2021-07-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于条件生成式对抗网络的智能抓取图像生成方法，该方法首先构建虚实抓取环境以及条件式生成‑对抗神经网络，然后利用现有抓取数据集分别对抓取质量判别器、图像质量判别器DPQ和生成器G进行循环迭代训练。最后由训练完成的生成器生成特定噪声的深度图像。本发明将机器人高精度机械结构与深度学习高鲁棒性的特点结合，在没有给出特定任务或者待分拣物体形状较为复杂，环境较为多变的场合，为机器人实现智能可靠的抓取行为提供数据基础。
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公开(公告)号：CN113967911A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111177274.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于末端工作空间的仿人机械臂的跟随控制方法及系统，属于机器人控制技术领域。该方法包括：(1)获取人手臂的关节角度数据；(2)计算出机械臂的目标腕关节坐标数据与肘关节坐标数据；(3)以肘关节及肩关节角度数据为自变量，以机械臂末端工作空间为自变量取值范围，至少以机械臂腕关节位置相对目标腕关节坐标数据的计算偏差构建适应度函数，利用遗传算法搜索出最优角度数据，作为机械臂的关节角度数据及肘关节角度数据；及以人手臂的腕关节角度相对改变数据计算机械臂的腕关节角度改变数据；(4)控制仿人机械臂执行动作近似跟随。利用遗传算法，以能近似执行末端动作，从而能更好进行异构控制，其机器人远程控制等领域。
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