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公开(公告)号：CN109992014B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910331172.X
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种斜坡路面下爬行机器人的视觉导航云台装置及控制属于爬行机器人领域；解决了现有技术中视觉导航云台装置获取导航图像不全和控制精度差的问题；所述视觉导航云台装置包括：视觉传感器、云台小臂、云台中臂、云台大臂、云台底座和控制系统；所述云台装置增加了横滚角方向的转动，提高了云台装置获取导航图像时的转向灵活性；所述控制系统针对爬行机器人在斜坡路面导航时受地面冲击的影响，云台装置会有一定程度的抖动，采用一种基于转速偏差变化率优化的模糊算法，通过对步进电机转速偏差变化率的取值进行优化，降低了云台装置的抖动情况，能够准确稳定地完成航向角、横滚角和俯仰角方向的转动，使获取的导航图像更完整，控制精度更高。
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公开(公告)号：CN108839031B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810648482.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种机器人脊柱结构，具体涉及一种适于丘陵地带的四足机器人柔顺脊柱结构。本发明为解决现有四足机器人在丘陵地带下脊柱结构过于刚性，且对位姿的调整不灵活的问题。本发明所述机器人脊柱结构包括液压缸驱动装置、脊柱弯曲装置、弹簧缓冲装置、底座以及控制器。本发明脊柱结构与后底座的连接均采用球副连接，脊柱弯曲装置采用十字叉结构以及与前底座采用弹簧连接，液压缸驱动装置在控制器的控制下以及脊柱弯曲装置的辅助下，可以实现不同方向不同程度的伸长与收缩，进而实现对四足机器人转向、俯仰及扭转动作的灵活调整以及在转向状态下实现被动扭转，脊柱结构采用并联结构及弹簧缓冲装置，提升了四足机器人在丘陵环境下的适应性。
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公开(公告)号：CN110014451B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910331173.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种适于斜坡路面的爬行机器人髋部装置及控制属于机器人技术领域；解决了现有技术中爬行机器人髋部缺乏高效的减震机构以及在斜坡路面对机身位姿调整效率低的问题；包括机身、支撑机构、调整关节以及控制系统；所述支撑机构包括支撑架、悬架、中心转轴、紧固装置；所述调整关节包括左调整关节和右调整关节；所述调整关节采用减震机构，在不影响行走效率的情况下能有效地缓冲地面对机体的冲击；所述控制系统针对机身位姿调整效率不高的问题，采用基于增速率的RBF整定PID控制，将增速率参数引入RBF整定PID中，并对PID参数限幅，既能保证机身位姿的调整精度又能提高调整效率，缩短了爬行机器人通过斜坡路面的时间，减少了步进电机的能量损耗。
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公开(公告)号：CN111621076A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010531457.0
申请日：2020-06-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种用于紫外交联聚烯烃的纳米杂化光交联剂的制备方法，通过分子设计遴选出合适的结构在保证和聚合物基体具有良好相容性的前提下减少交联剂在加工温度下的挥发和迁移，并借助纳米材料和聚合物基体之间的作用来提高聚合物材料的各项力学和电学性能。本发明利用巯基双键反应将含有双键的小分子交联剂和含巯基的偶联剂反应，然后将纳米二氧化硅接到反应产物上。对最终制得的反应产物进行红外吸收光谱的测试，2570cm-1处的巯基吸收峰消失以及在3436cm-1处出现Si-OH伸缩振动峰说明反应成功。本发明用于交联剂的制备。
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公开(公告)号：CN110053684A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910331174.9
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B62D57/032
Abstract: 一种适于斜坡路面的爬行机器人腿部装置及控制属于机器人技术领域；解决了现有技术中爬行机器人在斜坡路面平衡能力差的问题；包括髋关节、膝关节、腿部机构、足部装置以及控制系统；所述腿部机构采用双列角接触球轴承，增加了一个转动自由度，提供了充足的平衡运动裕度；所述足部装置采用三维力传感器，可根据腿部末端的受力情况调节腿部位置，使得机身与斜坡平行，保持重心稳定；所述控制系统针对爬行机器人在斜坡行进时腿部各关节存在耦合以及受到摩擦力、温度变化综合扰动的影响，采用基于力反馈的抗干扰解耦控制，将腿部末端的受力大小作为抗干扰解耦控制输入端的参考信息，提高了腿部的控制精度、运动平衡性以及爬行机器人在斜坡的行进效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109729536A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910165658.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明主要提出一种基于一种移动无线传感器网络故障诊断研究的方法。该方法主要的研究步骤如下：S1,数据的收集搭建移动无线传感器网络收集所有数据，定义可移动节点个数，以及移动周期、范围、移动路径、移动速度。S2，置信度表的建立，使用证据推理算法对置信规则库原理进行推导，对故障程度以及故障类型进行分类，使用优化算法对采集到的数据进行优化处理，以及用证据推理算法进行合成。S3，故障诊断，根据移动无线传感器网络节点之间的时间空间相关性（时间相关性：同一个节点在及其相近的时间内测量的数据近似相同；空间相关性：在某一时刻相邻的节点测量到的数据几乎相同。）对故障进行诊断。
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公开(公告)号：CN109334799A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811155499.8
申请日：2018-09-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种爬行机器人轮部装置，具体涉及一种面向山地侦查的爬行机器人轮部装置。本发明为解决现有技术中爬行机器人在山地侦察环境中爬坡困难、缺乏减震和姿态控制的问题。本发明所述爬行机器人轮部装置包括：组合轮，传动系统，减震系统，机身和控制系统。组合轮包含轮I、轮II、轮III、三角轮系支撑架、履带和L型支架，三个相同带直齿的轮子成正三角分布在三角轮系支撑架中，履带与三个轮子同时啮合，减震系统包含减震器、支架I和支架II，所述控制系统以主控芯片STM32F103C8T6为主，并与步进电机驱动芯片TB6600和六轴传感器ATK-MPU6050控制连接。本发明的轮部装置具有爬坡能力强、减震性能良好和姿态可控制的特点，能在多斜坡和有落差的山地环境中工作。该装置用于山地侦查领域。
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公开(公告)号：CN108839031A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810648482.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种机器人脊柱结构，具体涉及一种适于丘陵地带的四足机器人柔顺脊柱结构。本发明为解决现有四足机器人在丘陵地带下脊柱结构过于刚性，且对位姿的调整不灵活的问题。本发明所述机器人脊柱结构包括液压缸驱动装置、脊柱弯曲装置、弹簧缓冲装置、底座以及控制器。本发明脊柱结构与后底座的连接均采用球副连接，脊柱弯曲装置采用十字叉结构以及与前底座采用弹簧连接，液压缸驱动装置在控制器的控制下以及脊柱弯曲装置的辅助下，可以实现不同方向不同程度的伸长与收缩，进而实现对四足机器人转向、俯仰及扭转动作的灵活调整以及在转向状态下实现被动扭转，脊柱结构采用并联结构及弹簧缓冲装置，提升了四足机器人在丘陵环境下的适应性。
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公开(公告)号：CN106054797A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610612441.6
申请日：2016-07-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/05
CPC classification number: G05B19/05 , G05B2219/25268
Abstract: 本发明公开了一种无线网络控制系统，包括传感器模块，用于采集所在检测区域环境中的信息数据并转换所采集的信息数据以及传递转换后的信息数据；无线通信模块，用于接收并处理所述传感器模块传递的信息数据以及传递处理后的信息数据；主控制模块，用于接收所述无线通信模块传递的信息数据，并相应地分析和处理所接收的信息数据；以及所述主控制模块。本发明改善了无线网络控制系统的适用性和可扩展性，其可视化操作平台，可满足不同系统的使用，增加了系统的可移植性，避免了传统PLC应用过程编程的复杂过程，简化了操作。
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公开(公告)号：CN117762015A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311717679.1
申请日：2023-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明是一种针对康复训练复杂干扰条件下肩关节康复机器人期望关节角度跟踪的控制方法，属于机器人控制技术领域，解决了现有技术中康复机器人带动肩关节被动训练时，轨迹跟踪精度不高的问题，它包含步骤为：在肩部生理结构的基础上，构建它的模型，分析其动力学特性；设计改进滑模干扰观测器，实现对扰动的估计并对扰动进行补偿，有效提高系统的干扰抑制能力，从而提高轨迹跟踪控制系统的控制性能；设计自适应律估计的未知上界，其中的估计值用作为切换增益，以消除系统期望动态和实际动态之间的差异；设计控制器就可以使系统获得良好的控制性能；基于李雅普诺夫理论证明设计的控制律能使系统稳定性；根据现有肩关节训练机器人模型进行案例仿真，分别对改进的与未改进的控制律进行仿真比较；本发明通过仿真结果表明，改进的控制律具有良好的稳定性和跟踪精度，这种控制方法可以满足痉挛期脑卒中患者的康复训练需要。
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