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基于示教的电子组装控制方法、系统、设备及存储介质 

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摘要:本发明提供基于示教的电子组装控制方法、系统、设备及存储介质,包括建立人体上肢末端刚度估计数学模型,示教者完成目标电子组装作业,筛选合格的组装数据,获取目标电子组装作业对应的示教者末端运动轨迹、示教者末端接触力、示教者末端刚度并建立数据集,对数据集进行学习与训练,得到轨迹时间映射模型与轨迹刚度映射模型,机械臂依次实现粗定位、排线端子与母板插座贴合、排线端子插入。本发明学习人类在电子组装的动作技能构建轨迹时间映射模型,生成工作任务所需的机械臂末端运动轨迹,降低机械臂在工业应用中的部署时间成本;同时建立电子组装过程中的轨迹刚度映射模型,提取在电子组装任务过程中的刚度特征,提高电子组装的工作质量。

主权项:1.基于示教的电子组装控制方法,其特征在于,包括以下步骤:建立人体上肢末端刚度估计数学模型;示教者完成目标电子组装作业,记录实时视频及对应的组装数据;筛选合格的组装数据,获取目标电子组装作业对应的示教者末端运动轨迹和示教者末端接触力,并根据上肢末端刚度估计数学模型获取目标电子组装作业对应的示教者末端刚度,生成包括示教者末端运动轨迹、示教者末端刚度、示教者末端接触力的数据集;对数据集进行学习与训练,得到轨迹时间映射模型与轨迹刚度映射模型;轨迹时间映射模型学习与训练过程具体包括:利用训练集中的运动轨迹与时间信息对第一高斯混合模型进行训练:建立第一高斯混合模型其中,为第一高斯混合模型中各第一高斯成分的概率密度函数,E为示教轨迹训练中第一高斯混合模型中第一高斯成分的数量,πe表示第e个第一高斯成分的先验概率,μe表示第e个第一高斯成分的概率密度函数的均值向量,Σe表示第e个第一高斯成分的协方差矩阵,μξ,e、μt,e分别为轨迹变量和时间变量的均值,Σξξ,e,Σtt,e分别为轨迹变量ξ和时间变量t的方差,Σtξ,e,Σξt,e为轨迹变量ξ和时间变量t之间的协方差;第一高斯混合模型的对数似然函数为: 其中,θ={μe,Σe},即该高斯混合模型中的两个参数,N为示教轨迹点数;使用最大期望算法迭代更新第一高斯混合模型参数,建立轨迹的第一高斯混合模型:算法E步计算每个轨迹ξi由第e个第一高斯成分生成的后验概率 其中,πj表示第j个第一高斯成分的先验概率,μj表示第j个第一高斯成分的概率密度函数的均值向量,Σj表示第j个第一高斯成分的协方差矩阵;N步更新第一高斯混合模型参数: 其中,分别为N步更新后第e个第一高斯成分的均值向量,协方差矩阵和先验概率,T表示求转置;重复E步和N步,直到满足收敛条件lnLθnew-lnLθ<∈;其中,为迭代出的最新模型参数,θ={μe,Σe}为上一组模型参数,∈为算法设定的阈值;得到第一高斯混合模型后,利用高斯混合回归得到期望轨迹ξ′: 其中,t′为机器人执行示教任务时的时间序列,het′为对于给定的时间序列t′,各第一高斯成分的权重;轨迹刚度映射模型学习与训练过程具体包括:利用训练集中的轨迹与刚度信息对第二高斯混合模型进行训练:建立第二高斯混合模型其中,为第一高斯混合模型中各第一高斯成分的概率密度函数,C为轨迹刚度映射模型训练中第二高斯混合模型中第二高斯成分的数量,πc表示第c个第二高斯成分的先验概率,μc表示第c个第二高斯成分的概率密度函数的均值向量,Σc表示第c个第二高斯成分的协方差矩阵,μK,c、μξ,c分别是刚度变量和轨迹变量的均值,ΣKK,c,Σξξ,c分别为刚度变量K和轨迹变量ξ的方差,ΣξK,c,ΣKξ,c为刚度变量K和轨迹变量ξ之间的协方差;使用最大期望算法迭代更新高斯混合模型中的参数,建立轨迹刚度的第二高斯混合模型;得到第二高斯混合模型后,利用高斯混合回归得到轨迹与刚度的映射关系K′: 其中,hcξ′为对于给定的时间序列ξ′,各第二高斯成分的权重;深度相机识别母板插座且获取母板插座坐标,机械臂运动到母板插座附近实现粗定位;根据深度相机传入的母板插座与排线端子平面的位置与姿态,机械臂调整末端姿态以对齐姿态并使两平面贴合;机械臂根据轨迹时间映射模型与轨迹刚度映射模型并结合运动调节策略将排线端子插入母板插座中,完成目标电子组装作业的变刚度控制。

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