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公开(公告)号：CN118893623A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410971874.5
申请日：2024-07-19
申请人： 清华大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于异构关节加权运动分解的视觉伺服控制方法及装置，其中，方法包括：基于敏捷臂的目标位姿测量数据，对目标位姿测量数据的位姿偏差做加权处理；规划敏捷臂下一周期的期望关节角数据，并对期望关节角数据做加权处理，以得到敏捷臂的关节运动数据；基于目标运动学转化关系，将关节运动数据转化为电机运动数据，并根据电机的响应特性对电机运动数据做加权处理，得到加权处理后的电机运动数据，以控制敏捷臂执行相应的视觉伺服控制动作。本申请可以对目标各方向的位姿信息、规划的关节角数据和相应的电机角数据进行加权，保证各电机响应特性基本一致，实现视觉伺服方法能够良好的适配绳驱敏捷臂的运动特性。
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公开(公告)号：CN113780379A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110994099.1
申请日：2021-08-27
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/583
摘要： 本申请属于大规模图像的检索方法，具体而言涉及一种不均衡数据集知识迁移方法、装置、电子设备和存储介质。本方法首先对均衡的数据集进行随机采样，得到满足Zipf定律的长尾数据集；利用其中的数据得到每一张图像的直接特征，将每类图片的特征向量求和并求平均，获得类中心特征向量；根据类中心特征向量和每一类的全部特征向量得到每类中与类中心差距最大的数个边缘特征向量；将类中心向量及类边缘特征向量聚合在一起，得到关于整个数据集的记忆力模块；从记忆力模块中选择对应的特征，帮助网络将从头部学到的知识向尾部知识进行迁移。本公开无需根据样本不均衡程度对训练集进行重采样处理，或在计算损失函数时不需要知道样本的不均衡程度。
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公开(公告)号：CN111736618B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010598923.7
申请日：2020-06-28
申请人： 清华大学
摘要： 本申请实施例公开了一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置，该方法包括：将无人摩托的每个主动平衡参数各自对应为粒子群算法中粒子的一个维度；所述主动平衡参数为一个或多个；将粒子中的每个维度分别设置为不同的初始值，以获取多个初始粒子，并由所述多个初始粒子组成粒子种群；从所述粒子种群中选择出最优粒子；将所述最优粒子的维度对应的主动平衡参数作为所述无人摩托的转向控制参数。通过该实施例方案，实现了不依赖于工程师经验，具有可靠的科学依据，提高了无人摩托主动平衡过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN111469927A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010356414.3
申请日：2020-04-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： B62D21/18
摘要： 本发明公开了一种大载荷可变前倾角单轨双轮机器人分体式结构框架；包括主框架，第一梁体，第二梁体，转向架，驱动件，锁止套，锁紧件，检测件等。第一梁体与主框架通过高强度螺栓刚性连接，第二梁体与主框架通过高强度螺栓刚性连接；转向架与驱动件的输出轴由花键连接，通过驱动件固定于第一梁体，转向架可绕驱动件的轴旋转调整其转向轴心与水平面角度；锁止套与驱动件的输入轴连接，可沿驱动件轴心滑动，锁紧件装入驱动件后可锁止驱动件的输入轴和输出轴的转动；检测件安装于第一梁体，通过驱动件的输出轴转动读取数据；实现单轨双轮机器人前倾角精确调整，通过分体式结构可实现不同功能下快速换装部件使用。
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公开(公告)号：CN109947086B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910289486.8
申请日：2019-04-11
申请人： 清华大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种基于对抗学习的机械故障迁移诊断方法及系统，其中，该方法包括：获取不同工况下机械故障的原始信号进行分析生成不同工况下带标签的源域训练数据集、不带标签的源域训练数据集和目标域测试数据集；根据带标签的源域训练数据集和反向传播算法训练深度卷积神经网络模型生成故障诊断模型；根据不带标签的源域训练数据集和目标域测试数据集对故障诊断模型进行训练；根据带标签的源域训练数据集和反向传播算法对训练后的故障诊断模型进行微调；将不带标签的目标域测试数据集输入微调后的故障诊断模型，输出待测试样本的故障类别。该方法通过对抗学习方法获得域不变特征，实现不同域之前的迁移，实现了对变工况机械故障的智能诊断。
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公开(公告)号：CN110134136A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910455224.4
申请日：2019-05-29
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种无人驾驶摩托车视觉导航系统，该系统包括：差分GPS用于获取摩托车定位信息，并将定位信息发送给视觉工控机；激光雷达用于获取车身周围障碍物状态信息发送给视觉工控机；ZED双目摄像头用于获取车身周围三维信息发送给视觉工控机；cRIO运动控制器实时反馈当前摩托车姿态信息发送给视觉工控机；视觉工控机将接收到的障碍物状态信息、三维信息和当前摩托车姿态信息进行处理，得到车身倾角指令，并将车身倾角指令发送给cRIO运动控制器，为摩托车提供平衡控制实现无人驾驶。该视觉导航系统为无人驾驶摩托车障碍规避、轨迹跟踪、路径规划提供了保障，同时，无人驾驶摩托车更加灵活，且油耗和维修费用低。
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公开(公告)号：CN107186707A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710602428.7
申请日：2017-07-21
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种柔性臂的机械结构，柔性臂的机械结构包括：柔性整臂，柔性整臂具有驱动端和自由端，柔性整臂包括多个柔性段单元，每个柔性段单元包括：多个柔性关节；多个刚性薄壁管，多个柔性关节和多个刚性薄壁管在柔性整臂的延伸方向上交替相连；多个过线圆环；多个绳索，每个柔性段单元的多个绳索沿柔性整臂的周向间隔设置，每个绳索的一端与所在柔性段单元上邻近自由端的过线圆环相连；驱动机构，驱动机构与柔性整臂的驱动端相连，每个绳索的另一端依次穿过所经过的过线圆环与驱动机构传动连接。根据本发明实施例的柔性臂的机械结构具有刚度大、负载能力强等优点。
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公开(公告)号：CN113902842A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111075408.1
申请日：2021-09-14
申请人： 清华大学
摘要： 本申请属于机器人感知、规划、控制技术领域，具体而言，涉及一种机器人野外可行驶区域数据集制作方法、设备及存储介质。本申请方法根据机器人野外可行驶区域场景，分别制作场景中各单个物体的三维模型；将所有所述单个物体的三维模型进行组合，形成与野外可行驶区域相对应的仿真场景；根据所述仿真场景，获取野外可行驶区域的场景图像和图像真值；分别对所述野外可行驶区域的场景图像和图像真值进行处理，得到机器人野外场景可行驶区域数据集。
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公开(公告)号：CN111856925B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010489159.X
申请日：2020-06-02
申请人： 清华大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于状态轨迹的对抗式模仿学习方法及装置，其中，该方法包括：获取专家决策下的状态轨迹，将状态轨迹存入专家数据缓存器；构建第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络；基于状态轨迹和离轨策略算法的对抗式模仿学习过程，对第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络进行更新；根据更新的多个网络生成更新后的策略模型，对策略模型进行测试。该方法设计出一种利用专家操作连续控制量下的状态轨迹在仿真环境中学习离散动作的对抗模仿算法。
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