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安徽大学;埃夫特智能机器人股份有限公司黄大荣获国家专利权

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龙图腾网获悉安徽大学;埃夫特智能机器人股份有限公司申请的专利一种水下仿生蛇形机器人及其混合自适应控制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:CN120589165B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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:202510735149.2,技术领域涉及:B63H11/04;该发明授权一种水下仿生蛇形机器人及其混合自适应控制方法是由黄大荣;王钦;周云虎;那雨虹;杜库;余静怡设计研发完成,并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

一种水下仿生蛇形机器人及其混合自适应控制方法在说明书摘要公布了:本发明涉及水下仿生机器人技术领域,解决了传统蛇形机器人无法自主适应环境变化、优化运动性能、并智能协调其多种推进模式的技术问题,尤其涉及一种水下仿生蛇形机器人及其混合自适应控制方法,包括由蛇身组件、蛇首组件以及喷射推进模块所组成的蛇形机器人;利用强化学习智能体根据实时环境感知和机器人状态反馈,输出对各电机关节的控制指令和对喷射推进模块的控制指令。对电机关节的控制可以是调整中央模式发生器的参数以生成期望关节角度,或者是直接输出各电机关节的期望驱动转矩。本发明所提出的蛇形机器人适用于管道巡检、水下探测等任务,通过模块化设计降低了制造成本与维护难度,并通过先进的控制方法提高了机器人的智能化水平。

本发明授权一种水下仿生蛇形机器人及其混合自适应控制方法在权利要求书中公布了:1.一种水下仿生蛇形机器人的混合自适应控制方法,其特征在于,包括: 蛇身组件1,其由多个模块化的关节段串联组成,通过旋转关节段实现蛇身组件1的多自由度波动运动; 蛇首组件2,其内置摄像头及传感器,安装于蛇身组件1的一端并用于环境感知以及避障; 喷射推进模块3,其包括集成于封闭腔体内的微型水泵31和储水囊32,并安装于蛇身组件1的另一端,通过快速排水产生反作用推力,为蛇形机器人提供短时的爆发式推进力; 应用于所述水下仿生蛇形机器人的混合自适应控制方法,包括以下步骤: 构建并运行一个强化学习智能体,强化学习智能体接收来自所述蛇首组件的环境感知信息和机器人自身状态信息作为状态信息; 强化学习智能体根据状态信息和其学习到的策略,输出对所述蛇身组件各电机关节的控制指令和或对所述喷射推进模块的控制指令; 其中,对各电机关节的控制指令包括: 通过中央模式发生器模块生成的期望关节角度,其中所述强化学习智能体输出对CPG参数的调整量,用以实时更新CPG参数并生成最终驱动各电机关节的摆动指令,所述CPG参数包括幅值、频率和相邻关节相位差; 或,强化学习智能体直接输出各电机关节的期望转矩向量; 所述通过中央模式发生器模块生成的期望关节角度,包括: S11、采用中央模式发生器模块为蛇形机器人的多关节蛇身组件生成初始的节律性摆动指令,则第个电机关节的初始关节角度由以下公式确定: ; 式中,为电机关节摆动的基准幅值;为电机关节摆动的基准频率;为时间;为第个电机关节的相位滞后;为相邻关节段间的基准相位差; S12、强化学习智能体获取来自蛇首组件输出的状态信息,包括蛇形机器人当前速度与姿态、目标或障碍物的相对位置与距离、水流信息、当前CPG参数; S13、建立用于指导强化学习智能体学习和决策过程的奖励函数; S14、强化学习智能体根据输入的状态信息,输出对CPG参数的调整量,以及是否启动喷射推进模块及其推进级别; 调整量包括对幅值的调整量、对频率的调整量、以及对相邻关节相位差的调整量; S15、中央模式发生器模块接收到强化学习智能体输出的调整量后,更新CPG参数并重新计算各关节段的期望关节角度,中央模式发生器模块生成的第个电机关节在时间的期望关节角度由以下公式确定: ; 其中,为经强化学习智能体调整后的实时幅值;为经强化学习智能体调整后的实时频率;为经强化学习智能体调整后的实时相邻关节相位差; S16、更新后的期望关节角度指令通过CAN总线发送给各个电机关节执行。

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安徽大学;埃夫特智能机器人股份有限公司,其通讯地址为:230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111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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