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公开(公告)号：CN107702709B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710772043.5
申请日：2017-08-31
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种非合作目标运动与惯性参数的时频域混合辨识方法，首先通过视觉相机获得目标的位姿信息。本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上，解耦运动过程中的平动与转动，时域与频域同步辨识目标的状态与动力学参数，频域上采用DFT辨识与平动相关参量，时域上线性化空间漂浮目标动力学方程，采用EFIR辨识与转动相关参量。
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公开(公告)号：CN110378325A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910534353.2
申请日：2019-06-20
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种机器人抓取过程中的目标位姿识别方法，对待识别目标提出特征需求，并将需求参数化；通过所设计的神经网络，实现图像的特征提取、边界框生成、边界框修正等功能，完成在图像中检测目标并识别步骤一所提出的目标特征参数。通过对训练数据的准备、神经网络参数的合理选取以及大量图像数据集的训练，实现损失函数收敛。在损失函数收敛后，利用机器人的视觉系统，实现对目标的位姿识别与操作任务。该方法用于智能机器人操作任务中，快速准确的识别目标，并在获得识别信息后，实现对目标的抓取、转移、搬运等操作，本发明具有良好的识别速度快，准确性高、鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN108326852A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810042025.6
申请日：2018-01-16
申请人： 西北工业大学
IPC分类号： B25J9/16
CPC分类号： B25J9/1664 , G05B2219/40519
摘要： 本发明涉及一种多目标优化的空间机械臂轨迹规划方法，针对空间机械臂在运动过程中产生的震颤以及对平台的扰动进行最优路径规划，该方法采用多目标混沌粒子群优化算法，对机械臂运动中的关节轨迹参数进行优化，从而减小了机械臂运动对平台的反作用，降低了控制力矩峰值，减少了平台的扰动以及机械臂的震颤。规划出的机械臂轨迹平滑连续，可应用于多自由度的空间机械臂。本发明具有，通用性强，鲁棒性好，收敛速度快等特点。
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公开(公告)号：CN101497099A
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200810017454.4
申请日：2008-01-31
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明是一种带横向内筋构件旋压成形芯模，包括顶端(1)、夹板(2)、筋模(3)和卡盘(4)，顶端(1)、夹板(2)和筋模(3)的纵向剖面均为锥形；采用纵分瓣方式将圆环状夹板(2)沿纵向分为一块主动夹板(5)和两块被动夹板(6)，其中主动夹板的外形为梯形；将割除主动夹板后的夹板沿其中心线一分为二，分成两个对称的被动夹板(6)；夹板(2)下表面外缘处根据内筋的形状有倒角，该倒角水平投影长度M小于主动夹板(6)在X方向的最大位移L；夹板顶和底的外径差S大于零。本发明采用的横纵组合分瓣方案，有效解决了带横向内筋大型薄壁复杂构件成形中难于脱模的不足，满足了该类型构件快速、高效成形的要求，具有结构简单、使用方便的特点。
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公开(公告)号：CN110378325B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910534353.2
申请日：2019-06-20
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种机器人抓取过程中的目标位姿识别方法，对待识别目标提出特征需求，并将需求参数化；通过所设计的神经网络，实现图像的特征提取、边界框生成、边界框修正等功能，完成在图像中检测目标并识别步骤一所提出的目标特征参数。通过对训练数据的准备、神经网络参数的合理选取以及大量图像数据集的训练，实现损失函数收敛。在损失函数收敛后，利用机器人的视觉系统，实现对目标的位姿识别与操作任务。该方法用于智能机器人操作任务中，快速准确的识别目标，并在获得识别信息后，实现对目标的抓取、转移、搬运等操作，本发明具有良好的识别速度快，准确性高、鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN107702709A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710772043.5
申请日：2017-08-31
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明涉及一种非合作目标运动与惯性参数的时频域混合辨识方法，首先通过视觉相机获得目标的位姿信息。本文提出一种在视觉测量目标位姿的基础上，解耦运动过程中的平动与转动，时域与频域同步辨识目标的状态与动力学参数，频域上采用DFT辨识与平动相关参量，时域上线性化空间漂浮目标动力学方程，采用EFIR辨识与转动相关参量。
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公开(公告)号：CN106548475A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611014550.4
申请日：2016-11-18
申请人： 西北工业大学
CPC分类号： G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种适用于空间非合作自旋目标运动轨迹的预测方法，首先获得相机坐标系下目标位置坐标，由已知的相机姿态，求解惯性坐标系下目标位置坐标。构造NAR神经网络，通过BPTT算法对神经网络进行训练，偏差收敛后对目标位置值给出预测输出，以保证系统鲁棒性与采样连续性。位置信息同时用于计算姿态变换四元数，同时根据估计参数通过运动学和动力学方程计算姿态变换四元数，有最小二乘回归估计参数值，通过方程计算预测结果。该方法用于空间在轨服务任务中，快速准确的跟踪目标轨迹并在参数收敛后，获得长时间的目标轨迹预测信。
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公开(公告)号：CN101497099B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200810017454.4
申请日：2008-01-31
申请人： 西北工业大学
摘要： 本发明是一种带横向内筋构件旋压成形芯模，包括顶端(1)、夹板(2)、筋模(3)和卡盘(4)，顶端(1)、夹板(2)和筋模(3)的纵向剖面均为锥形；采用纵分瓣方式将圆环状夹板(2)沿纵向分为一块主动夹板(5)和两块被动夹板(6)，其中主动夹板的外形为梯形；将割除主动夹板后的夹板沿其中心线一分为二，分成两个对称的被动夹板(6)；夹板(2)下表面外缘处根据内筋的形状有倒角，该倒角水平投影长度M小于主动夹板(6)在X方向的最大位移L；夹板顶和底的外径差S大于零。本发明采用的横纵组合分瓣方案，有效解决了带横向内筋大型薄壁复杂构件成形中难于脱模的不足，满足了该类型构件快速、高效成形的要求，具有结构简单、使用方便特点。
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