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公开(公告)号：CN118544362A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411008799.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
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公开(公告)号：CN115122325A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210757608.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有视场约束的拟人化机械手鲁棒视觉伺服控制方法，通过安装在机器人手腕的相机传感器采集工件上的二维码图像并发送给工控机；工控机实时识别图像特征以及生成7DOF机器人控制信号，并将该控制信号发送给机器人，完成对视觉特征点的跟踪；模仿人类7自由度手臂结构定义7DOF拟人机械臂的肩、肘和腕关节，计算臂角；将障碍李雅普诺夫函数与臂角相结合设计具有仿人特性的视觉伺服视场约束控制器，间接约束跟踪过程中特征点轨迹保留在相机视场范围内，同时机械臂能够实现基于臂角旋转的仿人运动，设计滑模力矩控制器驱动机器人到达期望特征位置，最后约束特征点不超出相机视野范围，提高视觉伺服任务成功率，以及实现仿人的臂角旋转运动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119704204B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510193237.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了用于机械手的鲁棒视觉约束控制方法、系统和计算机设备，结合机械臂动力学模型、视觉伺服运动学模型以及相机与机械臂之间的手眼标定关系，建立视觉伺服系统整体的动态模型；结合视觉伺服运动学模型，通过设计时变非对称控制障碍函数，得到将视觉伺服特征误差约束在预设范围内的约束满足条件，并设计最优视觉伺服速度控制器，结合机器人动力学模型，通过时变非对称控制障碍函数得到将关节角速度约束在预设范围内的约束满足条件，同时结合视觉伺服特征误差约束满足条件，设计最优力矩控制器，结合二次规划，得到满足性能约束的力矩控制信号，驱动机器人到达期望特征位置。提高视觉伺服任务成功率，实现机械臂高精度视觉引导装配作业。
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公开(公告)号：CN115990891B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN118544362B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411008799.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
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公开(公告)号：CN115990891A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN119704204A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510193237.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了用于机械手的鲁棒视觉约束控制方法、系统和计算机设备，结合机械臂动力学模型、视觉伺服运动学模型以及相机与机械臂之间的手眼标定关系，建立视觉伺服系统整体的动态模型；结合视觉伺服运动学模型，通过设计时变非对称控制障碍函数，得到将视觉伺服特征误差约束在预设范围内的约束满足条件，并设计最优视觉伺服速度控制器，结合机器人动力学模型，通过时变非对称控制障碍函数得到将关节角速度约束在预设范围内的约束满足条件，同时结合视觉伺服特征误差约束满足条件，设计最优力矩控制器，结合二次规划，得到满足性能约束的力矩控制信号，驱动机器人到达期望特征位置。提高视觉伺服任务成功率，实现机械臂高精度视觉引导装配作业。
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