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公开(公告)号:CN103393384A
公开(公告)日:2013-11-20
申请号:CN201310364971.X
申请日:2013-08-20
Applicant: 苏州大学
IPC: A47L11/292 , A47L11/40 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种拖地模块以及清洁机器人,包括安装平台、以及安装在安装平台上的喷嘴、清洗辊、供水系统和动力系统,所述供水系统与所述喷嘴连接,用于喷嘴的供水,所述动力系统与所述清洗辊连接,用于清洗辊的旋转驱动,其中,所述拖地模块还包括安装在安装平台上的海绵辊和污水回收系统,所述海绵辊与动力系统连接,用于海绵辊的旋转驱动,所述污水回收系统与所述海绵辊连接,用于海绵辊的污水回收;所述喷嘴位于安装平台前端,所述清洗辊和海绵辊分别位于安装平台底部,且所述清洗辊位于所述海绵辊的前方;本发明有效避免了地面经清洁后存在污水残留的技术问题,结构简单、紧凑,使用方便,制造成本低,适合进行大规模推广应用。
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公开(公告)号:CN103264730A
公开(公告)日:2013-08-28
申请号:CN201310192634.7
申请日:2013-05-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种履带机器人移动平台,通过控制模块根据监测模块的数据信号控制主动轮系与从动轮系带动车体运行,且能够进行远程传输,具有一定的远程遥控功能,电源管理模块用于为车体的移动提供电力驱动;通过设置外设接口电路板,诸多常见传感器直接插上即可使用,实现外扩传感器,数据获取简单。本发明结构简单,紧凑、适应性能强,运行平稳,适用于恶劣环境中作业;同时采用分层模块化安装结构,安装拆卸方便;且便于实际教学使用,使学生充分的了解履带机器人移动平台的工作原理及各机构部件的性能,提高学生在履带机器人移动平台操作使用方面的能力,此外,通过设置承载履带的尼龙托辊,减少了履带使用时的损坏,降低使用成本。
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公开(公告)号:CN103231367A
公开(公告)日:2013-08-07
申请号:CN201310188622.7
申请日:2013-05-20
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种单轴运动控制实训装置及上下料方法,该装置包括实验台、上下料机构、用于检测样件位置的检测机构、及控制机构,检测机构与所述控制机构电连接,所述上下料机构的下方对应设置有用于放置样件的支架,所述支架至少为两个;该装置通过设置控制机构驱动机械手运行,将样件由前一支架移动至后一支架,通过设置检测机构,便于机械手对样件的拾取并精确定位,该装置结构简单,操作方便、灵活,具有高可靠性、高速度、高精度等特征,可用于长期教学使用无需维护,使用成本较低,便于学生充分的了解机器人的工作原理及各机构部件的选择、设计,提高学生在机电系统方面的设计、装配及调试能力。
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公开(公告)号:CN119759001A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411849867.4
申请日:2024-12-16
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及移动机器人智能控制技术领域,尤其是指一种多移动机器人的全局路径协调方法、系统及存储介质,包括:构建仿真环境和移动机器人的运动学模型,设计多移动机器人的路径规划模型;分别基于双层神经网络中避障规划层和相对位置协调层设计奖励函数,用于训练多移动机器人的路径规划模型;基于完成训练的多移动机器人的路径规划模型进行多移动机器人的全局路径规划。本发明解决了深度强化学习在多机器人导航中维度爆炸和难以收敛的问题,能够有效适应复杂和不规则环境下多移动机器人自主导航的需求,提高了多移动机器人全局路径规划的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN116625386A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310430842.X
申请日:2023-04-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及移动机器人智能控制领域,公开一种基于图像滤波的地图构建方法和多机器人路径规划方法,包括:使用即时定位与地图构建技术构建初始全局栅格地图并进行预处理,使用图像滤波在预处理后的全局栅格地图上生成全局拓扑节点,对全局拓扑节点进行稀疏化处理;通过比对节点的位置和状态信息建立稀疏化处理后的全局拓扑节点的拓扑关系,生成最终的环境拓扑地图;设置多机器人的起始点集合和目标点集合,在A*算法的基础上结合通行代价值进行多机器人的全局路径规划。本发明可以实现栅格地图的离散拓扑化、满足多移动机器人复杂动态场景作业时的自主导航需、缓解多机器人下的全局路径重合和冲突问题。
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公开(公告)号:CN110110763B
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN201910318933.8
申请日:2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T3/40 , G06T7/33 , G06V10/46 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法,包括如下步骤:步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征;步骤2、对步骤一中的特征进行聚类,计算聚类中心;步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配;步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配;步骤5、根据位置关联计算最大公共子图;步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配,如果是,则返回步骤四,否则进入步骤七;步骤7、选择最优最大公共子图方案;步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵,并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号:CN110119144B
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN201910318310.0
申请日:2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法,包括:步骤1、采用多个机器人采集环境信息,并据此创建子地图序列;步骤2、对单个机器人创建的子地图进行匹配,构建单机器人SLAM算法的前端;步骤3、基于最大公共子图的栅格地图融合算法对不同机器人创建的子地图序列进行匹配,将所有匹配结果进行保存;步骤4、根据步骤3的结果,计算多个机器人之间的相对位姿;步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果,构建多机器人闭环约束;步骤6、根据步骤2和步骤5的结果,构建多机器人SLAM算法的前端;步骤7、多机器人SLAM后端优化;步骤8、全局栅格地图创建。本发明能够解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。
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公开(公告)号:CN110110763A
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201910318933.8
申请日:2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法,包括如下步骤:步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征;步骤2、对步骤一中的特征进行聚类,计算聚类中心;步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配;步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配;步骤5、根据位置关联计算最大公共子图;步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配,如果是,则返回步骤四,否则进入步骤七;步骤7、选择最优最大公共子图方案;步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵,并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号:CN103280148B
公开(公告)日:2015-07-15
申请号:CN201310204329.5
申请日:2013-05-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G09B25/02
Abstract: 一种气动控制技术实验台,包括工作台、控制系统、人机界面操作系统、气动执行本体,所述气动执行本体设置于所述工作台上且受所述控制系统的控制,所述气动执行本体包括用于放置工件的起点盘架,还包括依次围绕所述起点盘架设置形成闭环的长程转运机械手、旋转台、气动加工装置、搬运机械手、转运机械手和起点搬运机械手,所述长程转运机械手将工件从起点盘架搬运至所述旋转台,所述气动加工装置将位于所述旋转台上的工件进行加工,加工完毕后,所述旋转台旋转180度,所述搬运机械手将工件运送至所述转运机械手,所述起点搬运机械手将工件运送至所述起点盘架。融合不同种类执行气缸,满足教学需求,减少企业培训时间,满足社会需求。
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公开(公告)号:CN104678766A
公开(公告)日:2015-06-03
申请号:CN201510045116.1
申请日:2015-01-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及仿人机械臂飞行球体作业最优击球构型一种求取方法。该方法包括如下步骤:(1)运动学数学模型的建立,根据末端连接拍心位置及球拍笛卡尔速度矢量方向获得机械臂末端位姿,并计算推导仿人机械臂逆解求取几何表达式;(2)采用改进教学优化算法搜索模型中冗余变量,以远离关节物理约束限位程度作为算法的目标函数;(3)设置改进教学优化算法运行参数;(4)通过改进教学优化算法最小化目标函数,得到模型中最佳冗余变量值;将最优冗余变量值代入至运动学模型中,获得机械臂对飞行球体作业最优击球构型。本发明能根据拍心位置及球拍笛卡尔速度矢量方向获得机械臂最优的自然构型进行击球作业,解决了机械臂对球体作业连杆构型的优选问题,而且具有待优化参数少、所求关节角具有远离关节位置限位裕量大的优点。
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