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公开(公告)号：CN112346419B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202011200616.5
申请日：2020-10-30
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种人机安全交互方法、机器人及计算机可读存储介质，所述人机安全交互方法应用于机器人，所述人机安全交互方法包括：获取目标机器人的当前运行信息以及所述目标机器人的传感器检测到的环境信息，所述环境信息包括待检测机器人的运行信息以及人类的活动状态信息，所述待检测机器人与所述目标机器人不同；根据所述环境信息、所述当前运行信息以及预设的目标运行信息，确定控制信息；根据所述控制信息以及误差函数确定目标控制参数，其中，所述误差函数为所述当前运行信息与所述目标运行信息的误差函数；根据所述目标控制参数对所述目标机器人的运行状态进行控制。提升了对机器人进行控制的准确度。
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公开(公告)号：CN113752266A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111317279.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开的一种基于协作化驱控一体机器人的人机协作方法、系统和介质，其中方法包括：获取环境数据信息，基于所述环境数据信息进行训练分析输出第一结果并可视化显示给用户端，并等待所述用户端发送指令；接收并读取所述用户端佩戴设备发送的指令数据，基于所述指令数据识别命令行以进行协同作业；获取所述协同作业完成的第二结果并判断完成度，基于所述完成度进行机器人自检作业，并输出自检结果给所述用户端。本发明可以通过机器人进行识别环境信息以输出给用户进行提醒以应对不同的作业场景，并基于用户输入的指令进行协同作业，完成协作化驱控目标，同时可以根据作业结果判断当前作业的成功率以触发机器人的自检作业并反馈给用户供其研判。
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公开(公告)号：CN113752266B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111317279.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开的一种基于协作化驱控一体机器人的人机协作方法、系统和介质，其中方法包括：获取环境数据信息，基于所述环境数据信息进行训练分析输出第一结果并可视化显示给用户端，并等待所述用户端发送指令；接收并读取所述用户端佩戴设备发送的指令数据，基于所述指令数据识别命令行以进行协同作业；获取所述协同作业完成的第二结果并判断完成度，基于所述完成度进行机器人自检作业，并输出自检结果给所述用户端。本发明可以通过机器人进行识别环境信息以输出给用户进行提醒以应对不同的作业场景，并基于用户输入的指令进行协同作业，完成协作化驱控目标，同时可以根据作业结果判断当前作业的成功率以触发机器人的自检作业并反馈给用户供其研判。
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公开(公告)号：CN112346419A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011200616.5
申请日：2020-10-30
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种人机安全交互方法、机器人及计算机可读存储介质，所述人机安全交互方法应用于机器人，所述人机安全交互方法包括：获取目标机器人的当前运行信息以及所述目标机器人的传感器检测到的环境信息，所述环境信息包括待检测机器人的运行信息以及人类的活动状态信息，所述待检测机器人与所述目标机器人不同；根据所述环境信息、所述当前运行信息以及预设的目标运行信息，确定控制信息；根据所述控制信息以及误差函数确定目标控制参数，其中，所述误差函数为所述当前运行信息与所述目标运行信息的误差函数；根据所述目标控制参数对所述目标机器人的运行状态进行控制。提升了对机器人进行控制的准确度。
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公开(公告)号：CN109784261B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910018154.6
申请日：2019-01-09
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
Abstract: 一种基于机器视觉的行人分割与识别方法，包括：(1)获取行人目标监控图像并分割得到人体区域；(2)根据行人人体结构数据计算人体区域宽、高及重心位置，以人体重心为椭圆圆心，人体高、宽为椭圆长短轴画椭圆，将人体区域近似为椭圆形状；(3)沿椭圆长、短轴方向划线将椭圆区域分割为多个子块区域；(4)利用LBP算法提取各子块区域的纹理细节特征，并形成特征向量集合；(5)计算各子块区域几何中心到人体重心即椭圆圆心的距离，推导出各子块区域特征匹配权重；(6)归一化待检测行人人体区域，与行人目标人体区域尺寸一致；(7)计算待检测行人各子块区域特征向量集，通过特征值匹配算法计算与行人目标特征向量集之间的相似度，实现行人再识别。该发明可在人体姿态发生一定程度的角度变化情况下提高行人特征值匹配的稳定性，保证行人识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109902565A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910051721.8
申请日：2019-01-21
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
Abstract: 一种多特征融合的人体行为识别方法，利用摄像头采集人体行为视频，提取每帧图像的前景图并进行空洞填充与干扰滤除，获得人体剪影图像序列；计算图像序列中相邻帧间相似度，获得表征行为姿态的每帧图像权重；根据人体剪影图像序列中每帧图像及其对应权重，通过加权平均获得表征行为过程的动作能量图；提取动作能量图的Zernike矩、灰度直方图和纹理特征，形成包含行为时空特性的多维特征融合向量。构建不同标准行为的特征向量模板库；在行为识别过程中根据待识别视频提取待识别行为的特征向量，将待识别行为特征向量与标准行为模板库特征向量逐一匹配，根据匹配结果确定行为类别，实现人体行为的准确识别。本发明通过构建动作能量图来表征人体行为的时间变化和空间姿态特征，可提高行为识别准确率和实时性，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN110497409A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910762422.5
申请日：2019-08-14
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 用于驱控一体化控制系统的无传感化主动柔顺控制模块，包括位置环和力环，位置环包括位置输入端、位置选择矩阵和位置控制律模块；位置输入端输入末端位置信号给位置选择矩阵，经过处理后的位置信号输入给力位混合控制律输出模块；力环包括力输入端、力选择矩阵、力控制律模块和基于电机电流的关节力矩估计模块，末端力输入端用于输入末端力信号给力选择矩阵，经过处理后的力信号输入给力位混合控制律输出模块，关节力矩估计模块将关节电机的实时电流反馈给末端力输入端；力位混合控制律输出模块给关节电机输入力位混合控制律输出信号。本发明具有无传感器都可以检测和估计各个机器人关节力矩的，以及降低协作机器人成本的优点。
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公开(公告)号：CN109784261A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910018154.6
申请日：2019-01-09
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
Abstract: 一种基于机器视觉的行人分割与识别方法，包括：(1)获取行人目标监控图像并分割得到人体区域；(2)根据行人人体结构数据计算人体区域宽、高及重心位置，以人体重心为椭圆圆心，人体高、宽为椭圆长短轴画椭圆，将人体区域近似为椭圆形状；(3)沿椭圆长、短轴方向划线将椭圆区域分割为多个子块区域；(4)利用LBP算法提取各子块区域的纹理细节特征，并形成特征向量集合；(5)计算各子块区域几何中心到人体重心即椭圆圆心的距离，推导出各子块区域特征匹配权重；(6)归一化待检测行人人体区域，与行人目标人体区域尺寸一致；(7)计算待检测行人各子块区域特征向量集，通过特征值匹配算法计算与行人目标特征向量集之间的相似度，实现行人再识别。该发明可在人体姿态发生一定程度的角度变化情况下提高行人特征值匹配的稳定性，保证行人识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109902565B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201910051721.8
申请日：2019-01-21
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司
Abstract: 一种多特征融合的人体行为识别方法，利用摄像头采集人体行为视频，提取每帧图像的前景图并进行空洞填充与干扰滤除，获得人体剪影图像序列；计算图像序列中相邻帧间相似度，获得表征行为姿态的每帧图像权重；根据人体剪影图像序列中每帧图像及其对应权重，通过加权平均获得表征行为过程的动作能量图；提取动作能量图的Zernike矩、灰度直方图和纹理特征，形成包含行为时空特性的多维特征融合向量。构建不同标准行为的特征向量模板库；在行为识别过程中根据待识别视频提取待识别行为的特征向量，将待识别行为特征向量与标准行为模板库特征向量逐一匹配，根据匹配结果确定行为类别，实现人体行为的准确识别。本发明通过构建动作能量图来表征人体行为的时间变化和空间姿态特征，可提高行为识别准确率和实时性，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN110842925A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911161059.8
申请日：2019-11-24
Applicant: 深圳华数机器人有限公司 , 武汉华中数控股份有限公司 , 广东省智能制造研究所 , 深圳市烨嘉为技术有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种协作化机器人的力矩前馈补偿方法，所述方法包括如下步骤：S1：创建机器人动作，并建立机器人运动坐标；通过对机器人建立运动坐标，根据机器人运动额定的速度和加速度，计算处机器人关节运动的额定力矩向量，然后获取机器人关节运动的实际位置坐标，然后将机械常数和根据获得的数值计算出机器人关节整个运动过程的惯量变化和出力矩输出的前馈值，并将计算出的力矩输出的前馈值与控制器给定值在电流环中的控制输出进行叠加，并输送至驱动机器人关节运动的电动机中，并以微秒级的周期向驱动器刷新力矩前馈值，在相同的PID参数的基础上，大大减少系统的跟随误差，从而提高系统的控制精度。
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