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公开(公告)号：CN114833834B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210619189.7
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于多源误差建模的工业机器人精度补偿方法。包括：S1.根据工业机器人构型和设计参数建立理论运动学模型；S2建立机器人多源误差模型；S3.建立机器人基坐标系与激光跟踪仪坐标系的转换矩阵；S4.在机器人工作空间内随机采样，记录机器人示教器信息与激光跟踪仪坐标测量值；S5.数据预处理；S6.利用阻尼迭代最小二乘法求多源误差模型全局收敛解，实现对误差参数的辨识；S7.计算机器人实际运动学模型参数，输入控制系统。本发明全面考虑影响工业机器人绝对定位精度的多源误差，包括连杆误差、传动误差和关节柔性误差，对该多源误差进行精准建模和辨识，计算出实际运动学模型，从而提高工业机器人的绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN115019012A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210621732.7
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
Abstract: 本发明属于计算机图形学领域，公开了一种基于改进包络测试的高效误差可控网格简化方法。该方法是：对于原始模型的网格，首先对所有面片生成误差包络多面体，形成集合B，并对集合B构建稀疏网格加速结构，然后使用Qslim选出一条待折叠边e，将与e相邻的面片集合设为D，基于稀疏网格快速查找包络体集合B中与集合D的面片相交的包络体，将其集合定义为B’，最后计算出B’中裁剪平面与集合D中三角面片的交线，从而实现降维的覆盖测试，若B’中的包络体完全包含面片D，则对边e进行折叠，至此完成一次折叠。循环直至没有边可以进行折叠为止。本发明采用误差包络体有效控制了简化模型的误差，并且基于稀疏网格查找和降维覆盖测试实现了更高的简化效率。
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公开(公告)号：CN114833834A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210619189.7
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于多源误差建模的工业机器人精度补偿方法。包括：S1.根据工业机器人构型和设计参数建立理论运动学模型；S2建立机器人多源误差模型；S3.建立机器人基坐标系与激光跟踪仪坐标系的转换矩阵；S4.在机器人工作空间内随机采样，记录机器人示教器信息与激光跟踪仪坐标测量值；S5.数据预处理；S6.利用阻尼迭代最小二乘法求多源误差模型全局收敛解，实现对误差参数的辨识；S7.计算机器人实际运动学模型参数，输入控制系统。本发明全面考虑影响工业机器人绝对定位精度的多源误差，包括连杆误差、传动误差和关节柔性误差，对该多源误差进行精准建模和辨识，计算出实际运动学模型，从而提高工业机器人的绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN116945170A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310890785.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于机器人智能抓取技术领域，基于视触融合感知与多模态时空卷积的抓取稳定性评估方法，包括以下步骤：步骤A01：基于Pybullet和TACTO建立机器人仿真抓取平台；步骤A02：根据步骤A01建立的机器人仿真抓取平台采集虚拟抓取及视触图像，获得多模态抓取数据集；步骤A03：建立静态视触抓取稳定性分析模型；步骤A04：根据步骤A01搭建的仿真抓取平台采集动态先验数据，获得仿真抓取物体数据集；步骤A05：构建时空卷积抓取稳定性评估模型；步骤A06：训练与验证动态视触融合模型。通过触觉模态信息与视觉模态信息的相互补充，提高抓取的准确性和稳定性。抓取稳定性评估有助于提高机器人的抓取成功率和工作效率，对机器人抓取任务的高效成功实现具有重要的作用。
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公开(公告)号：CN116700278A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310793427.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于AGV运动控制技术领域，公开了一种偏心双舵轮AGV低能耗转向与运动误差补偿方法，适用于对角布置的偏心双舵轮AGV底盘的精确运动控制。本发明根据逆运动学最优求解控制AGV低能耗转向，并对转向误差进行补偿，根据给定AGV运动方向θ，速度V，以及角速度W，求解出两个舵轮的运动参数，包括舵向角R1,R2和线速度W1,W2，并且所求得舵向角R1,R2为最小转动量，具有转动能耗最优的特点；同时由于偏心舵轮在转动时受底盘自重及地面摩擦影响，无法原地转动，本发明根据舵轮转动量对行走电机进行补偿，满足偏心舵轮原地转动的需求。本发明为偏心舵轮的AGV底盘提供了低能耗转向与运动误差补偿方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114952849B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210621679.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，公开了一种基于强化学习与动力学前馈融合的机器人轨迹跟踪控制器设计方法.该方法可在被控系统中存在动力学不确定性、未建模非线性因素、参数摄动和未知外部干扰等条件下，能够自主准确跟踪参考轨迹，并自适应减小轨迹误差以实现提高轨迹跟踪精度。本发明运用了动力学前馈控制和人工蜂群算法对动力学参数进行辨识补偿作为控制方法的基础，通过二者的融合，加之针对未建模的非线性因素、外部干扰等偏差的强化学习TD3补偿算法，实现了控制方法和控制器的设计。该控制方法能对不同结构参数机械臂的动力学不确定性所产生的轨迹误差进行自适应反馈调整和补偿，有效提高轨迹跟踪精度和性能。
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公开(公告)号：CN115797669A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211386275.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于种子空间分割与主成分分析的并联机器人工作空间高效求解方法，本方法运用了蒙特卡洛和分层法作为求解算法的基础，通过二者的融合，加之针对边界空间筛选的种子空间分割以及针对边界种子空间分层方向的主成分分析算法，实现了整体求解算法的设计。该方法能对并联机器人较大的工作空间进行分割，通过分割后空间内可求逆点与不可求逆点的比例快速自主地筛选出工作空间粗糙化边界，减小整体求解空间的范围，并通过主成分分析的方式选择边界种子空间最优的分层方向，增加梯度变化大方向的分层数量，减小特征丢失，从而提升整体工作空间边界的求解精度。
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公开(公告)号：CN114918920A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210621677.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人标定技术领域，涉及一种基于神经网络和距离误差模型的工业机器人标定方法。包括：步骤S1.建立DH运动学模型；步骤S2.建立耦合连杆参数、关节柔度的定位误差辨识模型；步骤S3.将定位误差辨识模型转换为距离误差辨识模型；步骤S4.记录每个采样点的关节转角值与在激光跟踪仪坐标下的测量值。步骤S5.利用阻尼迭代最小二乘法辨识误差参数；步骤S6.基于神经网络对残差进行补偿，输入到控制系统。本发明能够通过建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差之间的模型关系，避免标定过程中坐标系的转换误差，并且考虑到连杆误差、关节柔性误差，辨识误差参数后再通过神经网络拟合残差，以达到提升工业机器人的绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN115909197A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211385821.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多尺度融合机器人抓取检测方法，通过构建抓取检测模型并对其进行训练实现；该方法突出了抓取检测的显著特征，降低了对物体抓取检测没有贡献的背景信息的影响，提高了抓取检测模型的效率。同时采用轻量化的网络设计方法，可兼顾机器人抓取实时性和准确性的要求，完成端到端的抓取检测。另外，这种在杂乱场景中专注于目标本体特征的抓取检测方式，更契合人类的感知模式，进一步推动了机器人抓取检测的智能化过程。本发明解决了经验抓取检测方法为实现泛化性而很难满足精准性的问题；解决了抓取检测方法在真实场景中难以保证实时性的问题。
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公开(公告)号：CN115014352A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210619188.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江钱塘机器人及智能装备研究有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于建议分布地图的室内全局定位方法，包括：对环境栅格地图进行预处理，获取可到达区域，得到可到达区域每个栅格点处模拟激光雷达扫描点云的集合；计算模拟激光雷达扫描点云集合中每个点云的旋转不变性几何特征集合以及质心方向角集合，计算当前状态下的激光雷达扫描点云相同的几何特征集合以及质心方向角；由上一步数据计算xy‑建议分布地图中对应栅格点处的分布概率值、以及计算θ‑建议分布地图中对应栅格点处的概率分布；采用加权随机采样的方法获得粒子滤波器的初始粒子集；用AMCL算法进行运动更新、权重计算、粒子集重采样的过程，直到粒子集收敛，收敛后的粒子集均值位姿即为全局定位结果。本发明提高了全局定位成功率和计算效率。
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