南京航空航天大学段晋军获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116107204B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310103955.9,技术领域涉及:G05B13/02;该发明授权一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法是由段晋军;崔坤坤;郭安;姜锦程;孙伟栋;王文龙;戴振东设计研发完成,并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法,涉及机器人控制技术领域。包括以下步骤:通过环境中曲面的型值点拟合机器人的运动轨迹,融合阻抗控制算法实现机器人的位置‑力混合控制;基于位置‑力混合控制遍历环境中的复杂曲面,记录机器人末端的运动轨迹和末端接触力;通过强化学习算法优化机器人末端运动轨迹;基于优化后的轨迹作为机器人运动的轨迹约束,实现机器人的恒力接触作业任务。基于力位混合控制框架实现位置‑力混合控制的恒力跟踪,遍历未知环境中的复杂曲面后,通过学习算法优化机器人的运动轨迹,降低环境不确定性和拟合轨迹误差导致的恒力跟踪精度差的问题,使之能适用于位置环境的机器人恒力接触作业任务。
本发明授权一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法在权利要求书中公布了:1.一种基于教与学模态的机器人恒力跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、基于速度可控的NURBS轨迹规划算法拟合机器人的运动轨迹,通过位置-力混合控制算法框架融合阻抗控制算法和轨迹规划算法,对机器人末端不同的方向使用不同的控制策略,实现机器人对未知环境复杂曲面的恒力跟踪; S2、基于位置-力混合控制策略初次恒力遍历未知环境中的复杂曲面,实时记录遍历过程中机器人末端的位置、姿态以及末端接触力信息,将机器人遍历曲面过程中记录的信息作为强化学习算法的输入量; S3、通过实际接触力和期望接触力的差值Δf来补偿机器人末端的运动轨迹跟踪误差,通过ε-greedy算法选择下一步的行为,并通过回报函数评估采取行为的回报,优化机器人恒力跟踪时的运动轨迹,使得恒力跟踪的误差能够最小。
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