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公开(公告)号：CN118331288B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410764660.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于语义强化学习的自主水下机器人轨迹跟踪控制方法，包括：获取海洋环境图像信息；进行强化学习训练，得到最优的运动决策；进行海洋环境特征点提取和语义理解，得到海洋环境语义；判断自主水下航行器的运动决策是否安全，若安全，则执行运动决策，否则对不安全的动作，在安全约束下利用强化学习重新做出新的运动决策，若仍不安全，则存储当前不安全事件并基于状态恢复机制重训练。本发明使自主水下机器人能够更好的理解环境信息以及变化，预测潜在的危险，能够保证自主水下机器人的安全性，一旦自主水下机器人发生碰撞，能够自动恢复到上一个最优安全状态，而不是恢复到初始状态重新开始训练，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN117250855B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311507034.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，包括S1、采用n阶多项式曲线来参数化轨迹，整条轨迹由m个时间间隔的y维空间轨迹构成，飞行机器人运动轨迹包含四旋翼飞行器空间轨迹和机器人关节轨迹；S2、融合整条轨迹的目标函数和运动时间得到总成本函数；S3、建立轨迹端点约束方程，结合总成本函数构建有约束的二次规划方程；S4、通过解析法求解二次规划方程中轨迹的多项式系数和运动时间，生成优化轨迹；S5、根据作业任务要求，分别设置旋翼飞行器和机器人的不同路径点，并通过统一的规划时间来实现两者的同步运动。本发明通过时间的同步来统一旋翼飞行器和机器人的运动，使得飞行机器人的轨迹具有平滑性且高效性，实(56)对比文件Sun, J.etc.Nonlinear RobustCompensation Method for TrajectoryTracking Control of Quadrotors.IEEEACCESS.2019,(第7期),全文.
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公开(公告)号：CN117260746A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311565023.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种机器人笛卡尔空间的时间最优轨迹规划方法，包括S1、在机器人示教盒上对目标点进行示教，两个目标点之间构成笛卡尔空间直线路径；S2、通过归一化因子统一机器人笛卡尔空间直线路径的位置向量和姿态向量，从而生成总路径长度；S3、建立机器人笛卡尔空间的路径约束方程；S4、建立时间最优化轨迹规划的目标函数；S5、通过最大路径加速度的时间积分来得到最大的路径速度；S6、生成时间最优轨迹。本发明将机器人位置和姿态规划通过归一化来统一处理，将机器人的动力学方程和驱动力矩特性作为约束条件，并通过时间最优算法来生成优化轨迹；本发明方法具有易执行，高效率，轨迹平滑的特点，可广泛应用于机器人轨迹规划领域。
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公开(公告)号：CN117681212B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410143186.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于动力学参数辨识和快速终端滑模协作机器人控制方法，包括：通过拉格朗日法建立协作机器人的动力学模型；通过动力学参数辨识来估算获得精确的动力学参数，将精确的动力学参数代入动力学模型中，获得估计的动力学方程；计算关节跟踪误差并设计快速终端滑模面；在估计的动力学方程的基础上，设计快速终端滑模面的趋近律和控制方程；使用设计的控制方程来跟踪梯形速度轨迹，已验证控制方案的有效性。本发明的协作机器人控制方法是一种基于动力学模型的滑模鲁棒控制，首先，通过动力学参数辨识获得估计的动力学方程。其次，以动力学为基础，设计新的快速终端滑模面和趋近律，以提高跟踪误差收敛速度和系统鲁棒性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117631691B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410103249.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种多旋翼无人机抓取轨迹设计方法、装置、设备及介质，包括：对机载相机采集的位置信息进行滤波处理，获取滤波后的目标物位置信息；获取滤波后的目标物位置信息后，以当前位置作为起点，以目标物位置作为抓取点，在抓取平面的前进方向上增加一个合理高度的终点，设计由起点、抓取点和终点3个路径点组成的抓取轨迹；模仿老鹰捕猎飞行曲线来建立抓取轨迹的目标函数，并通过求解目标函数的最小值来生成最优抓取轨迹；通过时间缩放方法来改变生成的最优抓取轨迹的运动时间，得到经过时间缩放后的新抓取轨迹，实现抓取轨迹调速功能。本发明设计的空中抓取轨迹有很好的仿生性和速度可调性，能够提高空中抓取作业的成功率，实际可行性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117681212A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410143186.X
申请日：2024-02-01
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于动力学参数辨识和快速终端滑模协作机器人控制方法，包括：通过拉格朗日法建立协作机器人的动力学模型；通过动力学参数辨识来估算获得精确的动力学参数，将精确的动力学参数代入动力学模型中，获得估计的动力学方程；计算关节跟踪误差并设计快速终端滑模面；在估计的动力学方程的基础上，设计快速终端滑模面的趋近律和控制方程；使用设计的控制方程来跟踪梯形速度轨迹，已验证控制方案的有效性。本发明的协作机器人控制方法是一种基于动力学模型的滑模鲁棒控制，首先，通过动力学参数辨识获得估计的动力学方程。其次，以动力学为基础，设计新的快速终端滑模面和趋近律，以提高跟踪误差收敛速度和系统鲁棒性，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118331288A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410764660.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于语义强化学习的自主水下机器人轨迹跟踪控制方法，包括：获取海洋环境图像信息；进行强化学习训练，得到最优的运动决策；进行海洋环境特征点提取和语义理解，得到海洋环境语义；判断自主水下航行器的运动决策是否安全，若安全，则执行运动决策，否则对不安全的动作，在安全约束下利用强化学习重新做出新的运动决策，若仍不安全，则存储当前不安全事件并基于状态恢复机制重训练。本发明使自主水下机器人能够更好的理解环境信息以及变化，预测潜在的危险，能够保证自主水下机器人的安全性，一旦自主水下机器人发生碰撞，能够自动恢复到上一个最优安全状态，而不是恢复到初始状态重新开始训练，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN117631691A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410103249.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种多旋翼无人机抓取轨迹设计方法、装置、设备及介质，包括：对机载相机采集的位置信息进行滤波处理，获取滤波后的目标物位置信息；获取滤波后的目标物位置信息后，以当前位置作为起点，以目标物位置作为抓取点，在抓取平面的前进方向上增加一个合理高度的终点，设计由起点、抓取点和终点3个路径点组成的抓取轨迹；模仿老鹰捕猎飞行曲线来建立抓取轨迹的目标函数，并通过求解目标函数的最小值来生成最优抓取轨迹；通过时间缩放方法来改变生成的最优抓取轨迹的运动时间，得到经过时间缩放后的新抓取轨迹，实现抓取轨迹调速功能。本发明设计的空中抓取轨迹有很好的仿生性和速度可调性，能够提高空中抓取作业的成功率，实际可行性强。
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公开(公告)号：CN117260746B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311565023.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种机器人笛卡尔空间的时间最优轨迹规划方法，包括S1、在机器人示教盒上对目标点进行示教，两个目标点之间构成笛卡尔空间直线路径；S2、通过归一化因子统一机器人笛卡尔空间直线路径的位置向量和姿态向量，从而生成总路径长度；S3、建立机器人笛卡尔空间的路径约束方程；S4、建立时间最优化轨迹规划的目标函数；S5、通过最大路径加速度的时间积分来得到最大的路径速度；S6、生成时间最优轨迹。本发明将机器人位置和姿态规划通过归一化来统一处理，将机器人的动力学方程和驱动力矩特性作为约束条件，并通过时间最优算法来生成优化轨迹；本发明方法具有易执行，高效率，轨迹平滑的特点，可广泛应用于机器人轨迹规划领域。
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公开(公告)号：CN117250855A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311507034.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标优化的飞行机器人轨迹规划方法，包括S1、采用n阶多项式曲线来参数化轨迹，整条轨迹由m个时间间隔的y维空间轨迹构成，飞行机器人运动轨迹包含四旋翼飞行器空间轨迹和机器人关节轨迹；S2、融合整条轨迹的目标函数和运动时间得到总成本函数；S3、建立轨迹端点约束方程，结合总成本函数构建有约束的二次规划方程；S4、通过解析法求解二次规划方程中轨迹的多项式系数和运动时间，生成优化轨迹；S5、根据作业任务要求，分别设置旋翼飞行器和机器人的不同路径点，并通过统一的规划时间来实现两者的同步运动。本发明通过时间的同步来统一旋翼飞行器和机器人的运动，使得飞行机器人的轨迹具有平滑性且高效性，实际可行性高。
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