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山东沂沭河水利工程有限公司尤元飞获国家专利权

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龙图腾网获悉山东沂沭河水利工程有限公司申请的专利一种水工机械臂求解方法及系统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:CN120326610B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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:202510536153.6,技术领域涉及:B25J9/16;该发明授权一种水工机械臂求解方法及系统是由尤元飞;黄桂新;尹凯;魏绪武;张正基;郑玉坤;高栋;刘学建;李焕芝;吕桂鹏;李政安设计研发完成,并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

一种水工机械臂求解方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提供了一种水工机械臂求解方法及系统,涉及水利工程智能装备技术领域,包括以下具体步骤:通过多传感器融合获取环境数据以及机械臂的初始状态;建立耦合了动态水动力的运动学模型;采用混合逆运动学求解架构进行求解;通过预补偿与实时误差校正抑制波动干扰。本发明通过采集数据对承载平台建立运动模型,通过模型输出的运动趋势引入D‑H参数模型中,并进行修正;使用修正后的模型通过逆运动学求解,获得控制指令;控制机械臂运行的过程中进行PID控制,对机械臂的运动状态进行调整。采集机械臂末端的位姿与目标物三维位置的偏差,以当前的水流速度以及机械臂的位置为输入,输出新的解,以控制机械臂稳步朝向目标物运动,完成指定动作。

本发明授权一种水工机械臂求解方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种水工机械臂求解方法,其特征在于,包括以下具体步骤: S1:通过多传感器融合获取环境数据以及机械臂的初始状态; S2:建立耦合了动态水动力的运动学模型; S3:采用混合逆运动学求解架构进行求解; S4:通过预补偿与实时误差校正抑制波动干扰; 其中,步骤S1中利用传感器采集水流速度、承载平台波动数据、机械臂关节角度以及末端位姿数据; 其中,步骤S2中将水动力干扰量转化为等效关节偏移量,并修正标准D-H参数模型,在D-H参数模型的基础上对步骤S1中获得的承载平台运动模型的输出,叠加至D-H参数模型中,构建出动态水动力修正的D-H模型;具体如下: 在波动的环境中,将承载平台的干扰量化为等效D-H参数修正: 承载平台动作引起的末端偏移Δp=[Δx,Δy,Δz]T,通过雅可比矩阵分解至各关节:Δq=J−1qΔp; 修正关节角度:θi′=θi+Δqi 修正变换矩阵:上式中,Δp为承载平台动作引起的末端偏移;Δq为各关节的等效角度偏移量;Jq为机械臂的雅可比矩阵,θi′为修正后的关节角度;Tt为修正后的变换矩阵; 其中,步骤S3中根据环境数据以及机械臂的位姿,设定约束条件;结合解析法快速生成初始可行解; 具体的:1根据机械臂本身的物理参数:连杆长度、关节数量、关节角度设定约束范围,以最大调整量的80%为目标设定边界条件;2根据工作场景的边界范围设定物理边界条件:工区范围内存在碰撞目标,以碰撞目标为1m范围,划定边界区,避免机械臂与障碍物发生碰撞;3能耗约束;关节力矩平方和上限:,其中i为关节的数量,由液压系统压力阈值确定;通过设定上述三个边界条件,进行求解;首先以目标1和2进行求解,在众多的解中以目标3的最小值作为初解输出;使用可行解作为控制指令,输入至机械臂的控制端;控制机械臂运行,在机械臂运行的过程中根据机械臂的位姿变化,实时进行修正; 其中,步骤S4中,对运行中的机械臂进行实时误差校正,根据步骤S1中对承载平台建立的运动模型,当需要控制机械臂运动时,检测当前的水流速度和机械臂的初始状态,将其作为输入发送至承载平台运动模型中,并输出机械臂动作引起的承载平台在该动作下引起的位姿变化; 将该位姿变化作为输入,至步骤S2中耦合了动态水动力的运动学模型中,并通过修正后的D-H参数模型进行逆运动学求解;按照步骤S3中的边界条件设定目标约束,求得初解;将初解作为机械臂的控制量输入控制端,控制机械臂的运行;通过修正后的D-H参数模型在进行求解时,实现了预补偿的目的,将补偿量提前输入,降低机械臂末端的误差以提高精度;在机械臂得到控制指令运动时,通过传感器检测运动时承载平台以及机械臂的运动状态,并将承载平台的运动状态与承载平台运动模型输出的预估状态进行比对,当承载平台实际运动状态幅度与预估状态存在10%以上的动作误差,则启动PID控制,对机械臂的运动状态进行调整;采集机械臂末端的位姿与目标物三维位置的偏差,以当前的水流速度以及机械臂的位置为输入,重复步骤S1-S3,输出新的解,以控制机械臂稳步朝向目标物运动,完成指定动作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人山东沂沭河水利工程有限公司,其通讯地址为:276000 山东省临沂市兰山区金坛路4号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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