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公开(公告)号：CN117146829B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311418390.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
IPC: G01C21/20 , G06T17/05 , G06T3/4038
Abstract: 基于双目与三维点云的多姿态人形机器人环境导航方法，包括如下步骤：S1：输入场景重建点云；S2：进行点云预处理，点云预处理后，输入人形机器人自身的信息，结合人形机器人自身的信息计算出人形机器人可通过的区域；S3：提取地面的点云，并且将点云稀疏化，将点云映射成一个导航矩阵；S4：在所述导航矩阵内部实现多姿态人形机器人复杂环境导航。本发明所述的基于双目与三维点云的多姿态人形机器人环境导航方法，设计合理，在人形机器人只配备双目深度相机的情况下，采用机器学习以及三维点云解决多姿态人形机器人在复杂私密的环境下的路径生成问题，具有良好的发展性与拓展性。
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公开(公告)号：CN117841002A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410194916.9
申请日：2024-02-22
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人视觉领域，具体公开了一种基于多模态模型的人形机器人实时抓取路径规划方法，包括以下步骤：S1采用多模态深度学习模型对环境场景进行零样本实例分割，模型的输入参数有原点云，进行BEV以及后处理的点云以及二维图片，还有来自词嵌入模型的语义特征；四个模态特征进行交互，并且结合二维分割结果的实例中心产生最终的三维实例分割；S2用三维实例分割后的实例计算物体本身坐标及旋转位姿，使用语义以及物体的实例进行输入生成物体的旋转向量，然后进行四元数的计算；S3采用四叉树升降采样算法与八叉树点云切片算法对点云处理进行加速；S4进行实时路径规划；本发明采用了零样本分割，减少三维点云标注难度，模型具有强大的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117237561B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311508622.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
Abstract: 一种人形机器人封闭环境下三维点云地图重建方法，包括如下步骤：S1：由人形机器人收集现实场景内的信息；对收集到的信息进行处理，得到现实场景的三维点云模型；S2：对三维点云模型进行点云分割，然后得到现实场景内每一个物体的点云模型；S3：计算现实场景内每一个物体在点云坐标系的坐标；S4：当现实场景的尺寸未知时，计算现实场景的尺寸；S5：计算现实场景内所有的物体在现实场景坐标系下的坐标；S6：地面检测，地图重建完成。本发明所述的一种人形机器人封闭环境下三维点云地图重建方法，采用点云三维重建，使人形机器人采用更加灵活、所需硬件更少的方式，自动完成对在一个封闭环境下进行环境地图的构建，以及对环境信息的理解。
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公开(公告)号：CN117237561A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311508622.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
Abstract: 一种人形机器人封闭环境下三维点云地图重建方法，包括如下步骤：S1：由人形机器人收集现实场景内的信息；对收集到的信息进行处理，得到现实场景的三维点云模型；S2：对三维点云模型进行点云分割，然后得到现实场景内每一个物体的点云模型；S3：计算现实场景内每一个物体在点云坐标系的坐标；S4：当现实场景的尺寸未知时，计算现实场景的尺寸；S5：计算现实场景内所有的物体在现实场景坐标系下的坐标；S6：地面检测，地图重建完成。本发明所述的一种人形机器人封闭环境下三维点云地图重建方法，采用点云三维重建，使人形机器人采用更加灵活、所需硬件更少的方式，自动完成对在一个封闭环境下进行环境地图的构建，以及对环境信息的理解。
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公开(公告)号：CN117197246B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311464476.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
Abstract: 一种基于三维点云与双目视觉的人形机器人位置确认方法，包括如下步骤：S1：输入场景重建三维点云；S2：进行点云分割，计算场景内所有物体在点云坐标系下的坐标；S3：根据场景的尺寸，计算物体在现实空间坐标系下的坐标；S4：场景内的物体与点云中的物体一一对应，人形机器人通过物体识别，与点云坐标系下的物体进行对应，得到识别到的物体的现实空间坐标系下的坐标后，得出人形机器人自身的坐标，实现人形机器人自身以及场景所有物体的位置确认。本发明所述的一种基于三维点云与双目视觉的人形机器人位置确认方法，在人形机器人只配备了深度相机的情况下，无需任何传感器，可以实现对视野范围内外整个场景的信息以及自身位置信息的确认。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116810802B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311083054.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂空间操控技术领域，具体涉及偏置机械臂离散点轨迹平滑规划方法、系统及存储介质。包括如下步骤：步骤S1、读取并确定关节角离散点序列；步骤S2、对所述关节角离散点序列性质进行判定，步骤S3、根据预设的一级规划运动步长，进行一级速度规划；步骤S4、二次插值，得到离散点间的关节角、关节角速度、关节角加速度，实现离散点间路径的二级位置规划、速度规划、加速度规划；步骤S5、通过正运动学计算机械臂相应的末端位姿、末端速度、末端加速度；步骤S6、与预设极限值进行比较，判断其是否超限；步骤S7、输出关节角规划信息。在上层系统的输入的边界条件仅有各分段路径端点的位置的情况下，实现二次插值计算。
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公开(公告)号：CN118024250A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410276719.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及本发明涉及人形机器人控制技术领域领域，具体涉及一种基于高阶全驱理论的人形机器人控制方法。包括：根据MDH参数法和拉格朗日动力学建立人形机器人的误差动力学模型；根据所使用的电机类型，将电机的数学模型引入所述误差动力学模型，建立人形机器人的高阶系统模型；设计非线性干扰观测器补偿系统的内外不确定性；利用高阶全驱理论中的参数化方法设计轨迹跟踪控制器。可控自由度丰富且灵活，具有控制精度高的优点。
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公开(公告)号：CN117197246A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311464476.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
Abstract: 一种基于三维点云与双目视觉的人形机器人位置确认方法，包括如下步骤：S1：输入场景重建三维点云；S2：进行点云分割，计算场景内所有物体在点云坐标系下的坐标；S3：根据场景的尺寸，计算物体在现实空间坐标系下的坐标；S4：场景内的物体与点云中的物体一一对应，人形机器人通过物体识别，与点云坐标系下的物体进行对应，得到识别到的物体的现实空间坐标系下的坐标后，得出人形机器人自身的坐标，实现人形机器人自身以及场景所有物体的位置确认。本发明所述的一种基于三维点云与双目视觉的人形机器人位置确认方法，在人形机器人只配备了深度相机的情况下，无需任何传感器，可以实现对视野范围内外整个场景的信息以及自身位置信息的确认。
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公开(公告)号：CN117146829A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311418390.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司
Abstract: 基于双目与三维点云的多姿态人形机器人环境导航方法，包括如下步骤：S1：输入场景重建点云；S2：进行点云预处理，点云预处理后，输入人形机器人自身的信息，结合人形机器人自身的信息计算出人形机器人可通过的区域；S3：提取地面的点云，并且将点云稀疏化，将点云映射成一个导航矩阵；S4：在所述导航矩阵内部实现多姿态人形机器人复杂环境导航。本发明所述的基于双目与三维点云的多姿态人形机器人环境导航方法，设计合理，在人形机器人只配备双目深度相机的情况下，采用机器学习以及三维点云解决多姿态人形机器人在复杂私密的环境下的路径生成问题，具有良好的发展性与拓展性。
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公开(公告)号：CN116810802A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311083054.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 江苏云幕智造科技有限公司 , 上海航天控制技术研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机械臂空间操控技术领域，具体涉及偏置机械臂离散点轨迹平滑规划方法、系统及存储介质。包括如下步骤：步骤S1、读取并确定关节角离散点序列；步骤S2、对所述关节角离散点序列性质进行判定，步骤S3、根据预设的一级规划运动步长，进行一级速度规划；步骤S4、二次插值，得到离散点间的关节角、关节角速度、关节角加速度，实现离散点间路径的二级位置规划、速度规划、加速度规划；步骤S5、通过正运动学计算机械臂相应的末端位姿、末端速度、末端加速度；步骤S6、与预设极限值进行比较，判断其是否超限；步骤S7、输出关节角规划信息。在上层系统的输入的边界条件仅有各分段路径端点的位置的情况下，实现二次插值计算。
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