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  • 本发明公开了一种带模型预测控制的人形机器人关节电机控制方法,涉及机器人运动控制技术领域。用于解决高速运动时电压饱和导致的控制指令不可行及模型扰动问题。建立关节电机系统的误差状态空间模型,并将重力等非线性项作为标称前馈量进行剥离;随后,实时采...
  • 本申请涉及一种机器人及其抓取控制方法、装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:识别移动路径上目标障碍物的类型,若其类型为柔性物体,则获取其位置,当机器人中抓取组件与目标障碍物的位置之间距离不大于预设距离阈值时,基于预训练的深...
  • 本申请公开了基于空中机械臂的投送规划控制方法,涉及控制规划技术领域,方法包括:建立空中机械臂的数学模型;空中机械臂包括四旋翼平台及其机械连接的Delta机械臂;建立空中机械臂中的Delta机械臂释放负载后的抛射运动模型;根据该数学模型和抛射...
  • 本发明公开了机器人基于深度学习的目标抓取方法,涉及机器人视觉控制与工业自动化技术领域。包括:S1、调用机器人自身的RGB相机、深度相机及偏振相机,同步采集目标物体的多模态视觉数据,并对多模态视觉数据执行时空同步标定,形成时空对齐的多模态图像...
  • 本申请提供了一种四驱机器人扭矩自适应分配方法及装置。该方法包括:采集四驱机器人的车辆状态信号;根据车辆状态信号确定每个车轮接触路面的附着系数和表征路面状况的分类结果;依据附着系数和分类结果,确定每个车轮的滑移率控制区间;根据车辆横摆角速度、...
  • 本发明涉及一种基于CNN‑DDPG与双机械臂的空间非合作目标姿态识别与捕获方法,包括:采集非合作目标的图像数据;基于所述图像数据,识别目标姿态和位置参数;基于所述目标姿态和位置参数,进行路径规划,获取双机械臂的连续控制量的动作指令;基于所述...
  • 本发明属于人工智能技术领域,提供了机械臂抓取作业的目标位姿感知估计方法、系统及机器人,其技术方案为:获取历史语言指令下机械臂抓取过程中目标物体的多模态数据;基于获取的历史语言指令下历史机械臂抓取过程中目标物体的多模态数据,对端到端大模型进行...
  • 本发明属于机器人机械臂控制技术领域,提供了机械臂原子动作动态优化方法、装置及机器人,其技术方案为在原子动作中引入末端六维力向量,采用运动轨迹基函数与接触力约束的联合参数化单元构造原子动作;结合获取的专家示教数据和构建的双流网路动态生成原子动...
  • 本申请涉及智能机器人控制与人工智能技术领域,公开了强化学习加多传感器融合的机器人动态轨迹控制方法,该方法首先利用扩展卡尔曼滤波融合多模态传感器数据,并通过长短期记忆网络预测动态障碍物的时序分布;同时计算机器人的动态可操作度与奇异性风险因子,...
  • 本发明公开了一种机器人运动控制系统及方法,涉及机器人运动控制技术领域,包括:感知模块集成激光雷达、IMU、视觉传感器,采集环境与机器人状态数据;运动规划模块采用A*算法生成全局路径,经多项式插值平滑轨迹;动态控制模块基于模型参考自适应算法,...
  • 提供一种训练用于机械臂抓取物体的策略网络模型的方法,包括:利用相机同步记录抓取操作场景在每个时刻的RGB图像和深度图像;获取机械臂末端在运动轨迹终点靠近物体并成功抓取时的空间位置,在点云图中框选以获取的空间位置为中心的三维包围盒区域;将与三...
  • 本申请提供一种基于改进RRT算法的机械臂路径规划方法及系统,包括:获取机械臂的工作空间、起点及终点信息;构建并初始化两颗搜索树;在工作空间内进行智能混合采样,得到智能采样点,利用对两颗搜索树进行双树协同扩展以优化搜索树;当起点搜索树和终点搜...
  • 本申请提供了一种模型训练方法以及电子设备,其中,该方法包括:根据预先得到的训练脚本以及训练脚本对应的配置信息,在初始运行环境中对初始模型进行初始训练,得到中间模型以及初始运行结果;根据初始运行结果,对初始运行环境进行调整,得到目标运行环境;...
  • 本申请提供了一种模型训练方法、设备及存储介质,其中,该方法包括:根据配置操作,确定目标模型的目标框架以及目标机器人的相关信息,并获取模块之间的指向关系以及各模块的属性信息;生成目标模型的中间表示信息;根据目标机器人的相关信息,构造得到标准模...
  • 本申请提供了一种模型训练方法以及电子设备,其中,该方法包括:根据用户在图形用户界面中的配置操作,确定目标模型的目标框架,并获取至少一个模块、模块之间的指向关系以及各模块的属性信息;根据各模块、模块之间的指向关系以及各模块的属性信息,生成目标...
  • 本发明公开了一种基于数字孪生的智能机器人集成调试系统,包括:模型构建模块,用于构建数字孪生模型,采集数据并生成虚拟映射体;结构解析模块,用于对虚拟映射体进行结构解析,构建仿真数据集;虚拟调试模块,用于根据仿真数据集进行虚拟调试,生成动作轨迹...
  • 本发明属于机器人技术领域,本发明提供一种融合误差驱动神经动力学的力位混合控制方法,所述方法包含:定义机械臂空间坐标,基于雅可比矩阵建立机器人二阶逆运动学方程,并由力位混合控制器求解;构建雅可比矩阵的伪逆下的统一形式误差;构建雅可比矩阵的导数...
  • 本发明公开了一种机器人关节动态精度控制方法:包括以下步骤:获取机器人关节的交互力矩、角度和角速度;基于所述机器人关节的交互力矩、角度和角速度,构建包含摩擦与外部扰动的机器人关节动力学模型;基于机器人关节动力学模型,设计超螺旋滑模控制律;基于...
  • 本申请涉及仿真验证领域,尤其涉及一种基于CATIA二次开发的机器人涂胶程序仿真验证方法。该方法通过将机器人涂胶程序文本化解析,自动识别涂胶点、开枪点和关枪点等工艺点位,并获取其三维坐标。结合车身工件坐标系,实现工艺点位从机器人坐标系到CAT...
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统,构建肌肉骨骼机器人末端执行器的工作空间,将工作空间划分为多个子空间,有效降低了策略寻优难度,并保持了较好的泛化能力,提高了训练效率,通过近端策略优化模型提高了训练效率,并保持了...
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