公开(公告)号：CN119897848A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411881233.7

申请日：2024-12-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张弼泽 ,  唐一鸣 ,  阮杰 ,  方笑晗 ,  程松松 ,  樊渊 ,  潘天红

IPC: B25J9/16 ,  B25J18/00

Abstract: 本发明提供基于强化学习全状态约束控制机械臂轨迹方法及系统，方法包括：建立n自由度旋转关节的刚性机械臂动力学模型；根据动力学模型、状态约束，设计误差转换函数，将有约束的误差e转换为无约束的误差ξ；根据无约束误差ξ的更新率，设计机械臂系统的成本函数；通过成本函数，构建雅可比‑贝尔曼‑哈密顿方程，求解得到最优控制器；利用critic神经网络近似逼近最优成本函数，得到近似最优控制器；根据近似最优控制器，推出近似哈密顿‑雅可比‑贝尔曼方程，与原哈密顿‑雅可比‑贝尔曼做差，梯度下降获得critic网络权值矩阵更新率。本发明解决了不确定性及动态变化场景下、多约束条件下，存在的难以实现机械臂轨迹跟踪、机械臂轨迹跟踪精度较低的技术问题。

公开(公告)号：CN115930943A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211555776.0

申请日：2022-12-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 樊渊 ,  张弼泽 ,  杨国志 ,  方笑晗 ,  程松松 ,  潘天红 ,  张德祥 ,  董翔 ,  李腾 ,  樊富友

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/16 ,  G06V10/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统，方法包括：通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统；对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差；初始化单目REKF‑VIO系统，以构建初始全局地图的初始地图点；根据初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧；根据视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息；将运动估计信息送入优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。本发明解决了前端图片帧处理效率低、误差干扰及精度较低的技术问题。