[发明专利]一种变时延条件下非合作目标精确抓捕遥操作方法在审

专利信息
申请号: 202010888700.4 申请日: 2020-08-28
公开(公告)号: CN112060088A 公开(公告)日: 2020-12-11
发明(设计)人: 刘世平;李世其;赵嵩郢;纪合超;饶超;阮昭 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16;B25J15/08;B25J18/00
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 李智
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 变时延 条件下 合作 目标 精确 抓捕 操作方法
【权利要求书】:

1.一种变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,包括:

预测移动步骤:在当前时刻,在主端根据移动信号生成当前时刻的指令并发送至从端;基于所述主端向所述从端发送的指令序列和从端的状态序列,利用人工神经网络预测从端机械臂执行所述主端在当前时刻发送的指令后的状态;所述指令用于指示所述从端机械臂各关节的移动角度;所述移动信号为基于前一时刻所述人工神经网络的预测结果生成的信号,用于指示所述从端机械臂末端移动的位置信息;所述主端位于地面,包括主端控制器;所述从端位于空间,包括从端控制器和从端机械臂;所述主端和所述从端通过天地链路通信;

地面直接操作步骤:重复执行所述预测移动步骤,直至所述从端机械臂的末端与非合作目标之间的距离位于预设范围内;

局部自主操作步骤:在所述从端机械臂的末端与所述非合作目标之间的距离位于所述预设范围内时,利用所述从端机械臂自主识别所述非合作目标并抓捕所述非合作目标。

2.如权利要求1所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述预测移动步骤还包括:

在所述主端接收所述从端反馈的所述机械臂执行指令后的真实状态;

以所述从端机械臂执行所述主端在某一时刻发送的指令后的真实状态为教师信号,以对应时刻所述人工神经网络的输出与所述教师信号之间的平方误差和为损失函数,利用反向传播算法更新所述人工神经网络的网络权值。

3.如权利要求2所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述预测移动步骤还包括:

在主端,利用接收到的教师信号更新从端的状态序列;

利用第一滚动窗口和第二滚动窗口在所述主端向所述从端发送的指令序列和所述从端的状态序列上同步滚动,以使得所述第二滚动窗口内包含最新的状态;

利用所述第一滚动窗口内的指令子序列和所述第二滚动窗口内的状态子序列作为在所述最新的状态所对应时刻的下一时刻所述人工神经网络的输入。

4.如权利要求1-3任一项所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述移动信号由所述主端控制器根据预设的移动策略生成。

5.如权利要求1-3任一项所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述主端还包括带力觉信息的手控器,且所述移动信号来自于所述手控器。

6.如权利要求5所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述手控器工作在MS模式,且所述手控器中增加了比例因子调整功能;

所述比例因子调整功能用于将所述手控器的运动及力反馈按照预设的比例因子进行输出,从而生成所述移动信号。

7.如权利要求6所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,所述预测移动步骤中,所述根据接收到的移动信号生成下一时刻的指令,包括:

采用增量控制方式,将所述手控器输出的移动信号映射为所述从端机械臂的末端位姿,并生成相应的指令。

8.如权利要求7所述的变时延条件下非合作目标抓捕遥操作方法,其特征在于,当映射后所述从端机械臂的末端位姿的变化量超过映射前所述手控器的工作空间时,采用映射空间漂移策略完成移动信号到所述从端机械臂末端位姿的映射;

所述映射空间漂移策略按照如下步骤执行:

(S1)根据所述预设的比例因子计算所述手控器的总运动距离,作为目标距离;

(S2)使所述手控器连续运动,直至所述手控器已运动的总距离达到所述目标距离,或者所述手控器运动到极限位置;

(S3)若所述手控器已运动的总距离达到所述目标距离,则转入步骤(S4);若所述手控器运动到极限位置,则将所述手控器复位到初始位置,并转入步骤(S2);

(S4)映射结束。

9.如权利要求6-8任一项所述的变时延条件下非合作目标精确抓捕遥操作方法,其特征在于,所述预测移动步骤还包括:

根据所述人工神经网络的预测结果,将所述从端机械臂的运动以虚拟现实的方式在所述主端进行呈现。

10.一种变时延条件下非合作目标抓捕遥操作系统,其特征在于,包括:通过天地链路通信的主端和从端;所述主端位于地面,包括主端控制器;所述从端位于空间,包括从端控制器和从端机械臂;

所述主端控制器,用于执行预测移动步骤;所述移动预测步骤包括:在当前时刻,在主端根据移动信号生成当前时刻的指令并发送至从端;基于所述主端向所述从端发送的指令序列和从端的状态序列,利用人工神经网络预测从端机械臂执行所述主端在当前时刻发送的指令后的状态;所述指令用于指示所述从端机械臂各关节的移动角度;所述移动信号为基于前一时刻所述人工神经网络的预测结果生成的信号,用于指示所述从端机械臂末端移动的位置信息;所述主端位于地面,包括主端控制器;所述从端位于空间,包括从端控制器和从端机械臂;所述主端和所述从端通过天地链路通信;

所述主端控制器,还用于执行地面直接操作步骤;所述地面直接操作步骤包括:重复执行所述预测移动步骤,直至所述从端机械臂的末端与非合作目标之间的距离位于预设范围内;

所述从端控制器,用于执行局部自主操作步骤;所述局部自主操作步骤包括:在所述从端机械臂的末端与所述非合作目标之间的距离位于所述预设范围内时,控制所述从端机械臂自主识别所述非合作目标并抓捕所述非合作目标。

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