RU2361726C2 - Система управления антропоморфным роботом и способ управления - Google Patents

Система управления антропоморфным роботом и способ управления Download PDF

Info

Publication number
RU2361726C2
RU2361726C2 RU2007107468/02A RU2007107468A RU2361726C2 RU 2361726 C2 RU2361726 C2 RU 2361726C2 RU 2007107468/02 A RU2007107468/02 A RU 2007107468/02A RU 2007107468 A RU2007107468 A RU 2007107468A RU 2361726 C2 RU2361726 C2 RU 2361726C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
robot
microcontroller
angles
neural network
manipulators
Prior art date
Application number
RU2007107468/02A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2007107468A (ru
Inventor
Олег Владимирович Толстель (RU)
Олег Владимирович Толстель
Original Assignee
Общество С Ограниченной Ответственностью "Алгоритм-Робо"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество С Ограниченной Ответственностью "Алгоритм-Робо" filed Critical Общество С Ограниченной Ответственностью "Алгоритм-Робо"
Priority to RU2007107468/02A priority Critical patent/RU2361726C2/ru
Publication of RU2007107468A publication Critical patent/RU2007107468A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2361726C2 publication Critical patent/RU2361726C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Manipulator (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области робототехники. Технический результат - расширение функциональных возможностей робота. Система управления содержит компьютер, размещенный в корпусе робота, с установленными на нем предварительно обученными нейронными сетями, систему технического зрения, состоящую из телекамер, установленных на голове робота, и блока обработки видеосигналов. Тактильные датчики расположены на внутренних поверхностях кистей робота и соединены с входами микроконтроллера. Световой маячок размещен на указательном пальце одной из кистей робота. Способ управления включает предварительное обучение трех нейронных сетей на выполнение задач, связанных с захватом и удержанием различных объектов, формирование конечной выборки изображений взаимного расположения робота и объекта и подбор соответствующих им значений углов поворота корпуса, манипуляторов и кистей робота, а также степеней сгибания пальцев и степеней искривления ладоней. Затем компьютеру ставят задачу, например «захват» объекта, с первой нейронной сети на микроконтроллер поступает сигнал со значениями углов поворота корпуса и манипуляторов робота для достижения касания объекта, вторая нейронная сеть корректирует эти углы, третья нейронная сеть выдает на микроконтроллер значения угла поворота кисти, степени сгибания пальцев и искривления плоскости ладони. 2 н. и 2 з.п. ф-лы, 10 ил.

Description

Изобретение относится к области робототехники и может быть использовано для управления антропоморфным мобильным роботом (робот-игрушка, домашний робот-уборщик, охранник и пр).
Известна обучающе-игровая система с компьютерным управлением, предназначенная для управления подвижным устройством, например игрушкой (машинкой) [Патент РФ №2241255, МПК G06F 17/60]. Система содержит персональный компьютер с набором программ, соединенный с базовым модулем приемопередатчика с антенной, дистанционный пульт для управления системой с использованием цифрового и/или аналогового радиоканалов и/или инфракрасного канала, модуль обеспечения обмена информацией, соединенный с центральным модулем управления, установленные на подвижном объекте. Центральный модуль управления выполнен с функцией ретрансляции поступающих с персонального компьютера команд и с функцией ретрансляции на персональный компьютер данных с датчиков окружающей среды. Модуль обеспечения обмена информацией предназначен для трансляции информации на центральный модуль управления.
Однако данная система управления предназначена для выполнения одной задачи - перемещение объекта по опорной поверхности. Система предусматривает многоступенчатое управление с трансляцией и ретрансляцией сигналов и требует непрерывного обязательного управления человеком, т.е. все командные сигналы дает он.
Известна система управления (СУ) антропоморфным роботом, состоящим из корпуса с манипуляторами и кистевыми схватами и приводов, принятая за прототип [Авторское свидетельство СССР №1646850, МПК B25J 9/10]. Выходы системы управления соединены с приводами манипулятора и кистевыми схватами.
Однако известная система управления предназначена только для захвата предметов определенной формы и веса, а также не позволяет обеспечить точное позиционирование кисти робота относительно предмета.
Известен способ управления антропоморфным роботом, принятый за прототип [Авторское свидетельство СССР №1646850, МПК B25J 9/10]. Способ осуществляется с помощью системы управления, формирующей команды управления, которые подаются на приводы манипуляторов и кистей робота.
Однако известный способ управления предусматривает установку в системе управления «жесткой» программы, рассчитанной на захват конкретного предмета, или непосредственное управление оператором с помощью многостепенных рукояток.
Таким образом, известные система управления и способ управления антропоморфным роботом позволяют выполнять достаточно узкий класс задач - захват предмета определенной формы и веса, а также требуют непосредственного участия человека.
При создании изобретения решалась задача расширения функциональных возможностей робота за счет обеспечения точного позиционирования тела робота и его манипуляторов относительно объекта, имеющего любую форму и вес, и улучшения обеспечения захвата и удержания объекта. Одновременно решалась задача минимизации участия человека в управлении антропоморфным роботом.
Поставленная задача решена за счет того, что известная система управления антропоморфным роботом, состоящим из корпуса с манипуляторами и кистями и приводов, согласно изобретению снабжена системой технического зрения, включающей не менее одной телекамеры и блок обработки видеосигналов, микроконтроллером, выходы которого соединены с приводами робота, дистанционным пультом управления, тактильными датчиками, световым маячком и компьютером с установленными на нем тремя предварительно обученными нейронными сетями, при этом тактильные датчики установлены на внутренних поверхностях ладоней и пальцев кистей робота и соединены со входами микроконтроллера, а световой маячок размещен на указательном пальце одной из кистей.
Также поставленная задача решена за счет того, что в известном способе управления антропоморфным роботом, состоящим из корпуса с манипуляторами и кистями и приводов, согласно изобретению, используют заявляемую систему управления антропоморфным роботом, определяют положение робота, осуществляют подачу управляющих сигналов на микроконтроллер и включают приводы робота после получения сигналов с микроконтроллера, осуществляют предварительное обучение нейронных сетей на выполнение задач, связанных с захватом и удержанием роботом объектов различной формы и веса, и формируют конечную выборку изображений взаимного расположения робота и объекта и соответствующих им значений углов поворота корпуса, манипуляторов и кистей робота, а также степеней сгибания пальцев и степеней искривления ладоней, причем в качестве входных обучающих сигналов для первой нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения расположения объекта, находящегося в зоне захвата, относительно корпуса и манипуляторов робота, а в качестве выходных сигналов используют угол α поворота корпуса относительно горизонтальной оси симметрии робота, угол β наклона корпуса по отношению к вертикальной оси, угол γ между плечевой частью манипулятора и корпусом и угол δ между плечевой и локтевой частями манипуляторов, в качестве входных обучающих сигналов для второй нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения расположения объекта относительно светового маячка, а в качестве выходных сигналов используют корректирующие добавки α1, β1, γ1, δ1 к углам α, β, γ, δ, в качестве входных обучающих сигналов для третьей нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения формы объекта, а в качестве выходных сигналов используют угол ε поворота плоскости кистей, степени сгибания пальцев и степени искривления плоскости ладоней кистей, затем после постановки задачи последовательно первой нейронной сетью выдают микроконтроллеру значения углов α, β, γ, δ, необходимых для достижения касания объекта кистями робота, второй нейронной сетью выдают микроконтроллеру корректирующие добавки α1, β1, γ1, δ1 к значениям углов α, β, γ, δ, пока на микроконтроллер не поступит сигнал хотя бы с одного тактильного датчика, при поступлении на микроконтроллер сигналов более чем 70% тактильных датчиков третьей нейронной сетью выдают микроконтроллеру значения угла ε, степени сгибания пальцев и степени искривления плоскости ладоней кистей
Использование предложенных системы управления и способа управления позволяет значительно расширить круг задач, выполняемых роботом, т.е выполнять функции, близкие к тем, которые выполняет человек, без непосредственного участия человека.
Изобретение иллюстрируется чертежами, где на фиг.1 показано исходное положение робота (вид сбоку); на фиг.2 - положение робота при наклоне корпуса (вид сбоку); на фиг.3 - положение плечевой части манипулятора относительно корпуса робота; на фиг.4 - взаимное расположение плечевой и локтевой частей манипулятора; на фиг.5 - исходное положение робота (вид сверху); на фиг.6 - положение корпуса робота при его повороте; на фиг.7 - вид А-А (кисть в исходном состоянии); на фиг.8 - схема тактильного датчика; на фиг.9 - вид на внутреннюю сторону кисти; на фиг.10 - общая схема системы управления.
Система управления (СУ) антропоморфным роботом, состоящим из шасси 1, головы 2 и корпуса 3 с манипуляторами 4 и кистями 5, содержит систему технического зрения (СТЗ) 6, компьютер 7, размещенный внутри корпуса 3 робота, микроконтроллер 8, соединенный с компьютером 7, приводы 9 робота, соединенные с микроконтроллером 8 (фиг.1, 10).
СТЗ 6 содержит две телекамеры 10, установленные на голове 2 робота, и блок обработки сигналов 11. На конце указательного пальца кисти 5 установлен световой маячок 12, например красный светодиод, который однозначно распознается СТЗ 6 (фиг.5). Выходы СТЗ 6 связаны с тремя обученными нейронными сетями (НС) 13,14,15, установленными на компьютере 7.
На внутренних поверхностях и кончиках пальцев кистей 5 робота размещены тактильные датчики 16 (фиг.9). Каждый датчик 16 состоит из разделенных калибровочной пружиной 17 наружного 18 и внутреннего 19 чувствительных элементов (фиг.8). Жесткость пружины 17 подбирают с учетом оптимальной степени сжатия для набора объектов различной формы и веса, которыми манипулирует робот.
Ввод команд роботу осуществляют с дистанционного пульта управления 20 либо через расположенный на теле робота микрофон 21, выход которого соединен с компьютером 7. На фиг.2-6 рядом с роботом показан объект 22, например мячик.
Система управления работает следующим образом.
Предварительно оператором (человеком) на основе собственного опыта и наблюдаемого результата действий манипуляторов робота производится обучение нейронных сетей (НС) 13, 14, 15 на «касание» и «охват» различных объектов. Все НС 13, 14, 15 обучаются одинаковым образом на основе конечной выборки входных сигналов в виде изображений взаимного расположения робота и объекта, полученных от СТЗ 6, каждому из которых соответственно подбираются необходимые значения углов поворота корпуса 3 и манипуляторов 4 робота, а также степени сгибания пальцев и степени искривления ладони кистей 5, зависящих от формы и веса объекта.
Первую нейронную сеть 13 обучают на выполнение задачи «касание» кисти 5 робота объекта 22, причем под «касанием» понимают момент, когда сработает чувствительный элемент 18 хотя бы одного тактильного датчика 16. Для НС 13 входными обучающими сигналами будут полученные от СТЗ изображения расположения объекта 22 относительно шасси 1, корпуса 3 и манипуляторов 4 робота в момент, когда робот приблизился к объекту 22 настолько, что объект оказался в зоне захвата. Выходными (возвращаемыми) параметрами будут угол α - поворот корпуса 3 от горизонтальной оси симметрии робота, угол β - наклон корпуса 3 по отношению к вертикали, угол γ - между плечевой частью манипулятора 4 и корпусом 3, угол δ - между плечевой и локтевой частями манипулятора 4.
Вторая нейронная сеть 14 предназначена для корректировки взаиморасположения манипулятора 4 и объекта 22 с целью более точного позиционирования кисти 5 на случай, если по результатам применения НС 13 «касание» объекта не было достигнуто. Для НС 14 входными обучающими сигналами будут полученные от СТЗ 6 изображения расположения объекта 22 относительно маячка 12. Выходными (возвращаемыми) параметрами будут корректирующие добавки α1, β1, γ1, δ1 к углам α, β, γ, δ.
Третью нейронную сеть 15 обучают на выполнение задачи «охват » кистью 5 робота объекта 22, причем под «охватом» понимают момент, когда срабатывают чувствительные элементы 18 более чем 70% тактильных датчиков 16. Для НС 15 входными обучающими сигналами будут полученные от СТЗ изображения формы объекта. Выходными (возвращаемыми) параметрами будут угол ε - поворот плоскости кисти 5, степени сгибания пальцев и искривления плоскости ладони кисти 5.
После завершения обучения нейронных сетей 13, 14, 15 человек отстраняется от непрерывного управления и только ставит задачи. Например, голосом либо с пульта управления 20 человек ставит задачу «взять объект», например, мячик. Эта задача выполняется максимум в 7 этапов.
На 1-м этапе осуществляется подъезд робота к объекту 22, для чего с компьютера 7 через микроконтроллер 8 подается сигнал на включение приводов 9 шасси 1 робота. Когда робот подъезжает к объекту 22 на расстояние, достаточное для его захвата (зависит от размеров корпуса робота и длины его манипуляторов), на микроконтроллер 8 подается команда остановки. Это расстояние определяется экспериментально и заносится в память компьютера 7.
Во время движения корпус 3 робота и его манипуляторы 4 находятся в исходном положении, т.е. угол α равен 0°, угол β равен 0°, угол γ равен 0°, угол δ равен 90°, угол ε равен 90°. Таким образом, корпус 3 находится в вертикальном положении и ориентирован по ходу движения робота, манипуляторы 4 опущены вниз и согнуты в локтях, плоскости кистей 5 расположены горизонтально (тыльной стороной вверх).
2-й этап. После остановки робота СТЗ 6 передает информацию о взаимном расположении корпуса 3, манипуляторов 4 робота и объекта 22 на вход нейронной сети НС 13. Нейронная сеть 13 выдает микроконтроллеру 8 значения углов α, β, γ, δ, необходимых для достижения «касания» кисти 5 объекта 22, т.е поступления сигнала хотя бы с одного чувствительного элемента 18. Угол ε при этом не изменяется. Микроконтроллер 8 последовательно включает приводы 9 корпуса 3 и манипуляторов 4 на время, необходимое для достижения нужных углов.
3-й этап. В случае, если касание не произошло, для более точного позиционирования кисти 5 относительно объекта 22 выполняется дополнительный цикл управления с использованием корректирующей нейронной сети НС 14. Получив от СТЗ 6 информацию о текущем взаимном расположении объекта 22 и светового маячка 12, НС 14 выдает микроконтроллеру 8 значения необходимых корректирующих добавок α1, β1, γ1, δ1 к углам α, β, γ, δ, и микроконтроллер 8 включает приводы 9 манипулятора 4.
4-й этап - «нащупывание» объекта. В случае, если по окончании 3-го этапа не произошло касания объекта, СУ проводит его поиск, меняя углы (α+α1), (β+β1), (γ+γ1), (δ+δ1) на небольшие значения (α2, β2, γ2, δ2 по алгоритму «случайного поиска» до достижения касания.
5-й этап - «охват» объекта 22, в ходе которого должно быть достигнуто «срабатывание» более чем 70% чувствительных элементов 18 тактильных датчиков 16. НС 15, получив от СТЗ 6 информацию о форме объекта 22, выдает микроконтроллеру 8 корректирующую добавку ε1 к углу ε, степени сгибания пальцев и искривления плоскости ладони, после чего микроконтроллер 8 включает приводы 9 кисти 5, поворачивающие ладонь, сгибающие пальцы и искривляющие плоскость ладони.
6-й этап - «ощупывание» объекта. В случае, если по окончании 5-го этапа произошло срабатывание менее 70% чувствительных элементов 18 тактильных датчиков 16. СУ изменяет угол (ε+ε1) на небольшие значения ε2, степень сгибания пальцев и степень искривления ладони по алгоритму «случайного поиска» до достижения охвата объекта 22.
7-й этап - «захват» объекта 22. После того, как более 70% чувствительных элементов 18 даст сигнал о «касании» объекта 22, компьютер 7 через микроконтроллер 8 дает команду приводам 9 кисти 5 на дальнейшее сгибание пальцев и искривление плоскости ладони. Сгибание пальцев и искривление плоскости ладони осуществляется до тех пор, пока не поступит сигнал от чувствительных элементов 19 тех датчиков 16, элементы 18 которых коснулись объекта 22. Чувствительные элементы 19 срабатывают в момент достижения пружины 17 заданной степени сжатия, что приводит к соприкосновению между собой чувствительных элементов 18 и 19. После этого объект 22 считается захваченным, и микроконтроллер 8 дает команду приводам 9 кисти 5 прекратить дальнейшее сгибание пальцев и искривление плоскости ладони.

Claims (4)

1. Система управления антропоморфным роботом, состоящим из корпуса с манипуляторами и кистями и приводов, отличающаяся тем, что она снабжена системой технического зрения, включающей не менее одной телекамеры и блок обработки видеосигналов, микроконтроллером, выходы которого соединены с приводами робота, дистанционным пультом управления, тактильными датчиками, световым маячком и компьютером с установленными на нем тремя предварительно обученными нейронными сетями, при этом тактильные датчики установлены на внутренних поверхностях ладоней и пальцев кистей робота и соединены с входами микроконтроллера, а световой маячок размещен на указательном пальце одной из кистей.
2. Система по п.1, отличающаяся тем, что каждый тактильный датчик выполнен в виде двух чувствительных элементов, разделенных пружиной, причем жесткость пружины подобрана с учетом оптимальной степени сжатия для набора объектов, которыми манипулирует робот.
3. Способ управления антропоморфным роботом, содержащим корпус с манипуляторами и кистями и приводы, отличающийся тем, что используют систему управления по п.1, определяют положение робота, осуществляют подачу управляющих сигналов на микроконтроллер и включают приводы робота после получения сигналов с микроконтроллера, осуществляют предварительное обучение нейронных сетей на выполнение задач, связанных с захватом и удержанием роботом объектов различной формы и веса и формируют конечную выборку изображений взаимного расположения робота и объекта и соответствующих им значений углов поворота корпуса, манипуляторов и кистей робота, а также степеней сгибания пальцев и степеней искривления ладоней, причем в качестве входных обучающих сигналов для первой нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения расположения объекта, находящегося в зоне захвата, относительно корпуса и манипуляторов робота, а в качестве выходных сигналов используют угол α поворота корпуса относительно горизонтальной оси симметрии робота, угол β наклона корпуса по отношению к вертикальной оси, угол γ между плечевой частью манипулятора и корпусом и угол δ между плечевой и локтевой частями манипуляторов, в качестве входных обучающих сигналов для второй нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения расположения объекта относительно светового маячка, а в качестве выходных сигналов используют корректирующие добавки α1, β1, γ1, δ1 к углам α, β, γ, δ, в качестве входных обучающих сигналов для третьей нейронной сети используют полученные от системы технического зрения изображения формы объекта, а в качестве выходных сигналов используют угол ε поворота плоскости кистей, степени сгибания пальцев и степени искривления плоскости ладоней кистей, затем после постановки задачи последовательно первой нейронной сетью выдают микроконтроллеру значения углов α, β, γ, δ, необходимых для достижения касания объекта кистями робота, второй нейронной сетью выдают микроконтроллеру корректирующие добавки α1, β1, γ1, β1 к значениям углов α, β, γ, δ, пока на микроконтроллер не поступит сигнал хотя бы с одного тактильного датчика, при поступлении на микроконтроллер сигналов более чем 70% тактильных датчиков третьей нейронной сетью выдают микроконтроллеру значения угла ε, степени сгибания пальцев и степени искривления плоскости ладоней кистей.
4. Способ по п.3, отличающийся тем, что корректировку углов (α+α1), (β+β1), (γ+γ1), (δ+δ1), (ε+ε1) на малые значения α2, β2, γ2, δ2, ε2 осуществляют в соответствии с алгоритмом «случайного поиска».
RU2007107468/02A 2007-02-28 2007-02-28 Система управления антропоморфным роботом и способ управления RU2361726C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007107468/02A RU2361726C2 (ru) 2007-02-28 2007-02-28 Система управления антропоморфным роботом и способ управления

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007107468/02A RU2361726C2 (ru) 2007-02-28 2007-02-28 Система управления антропоморфным роботом и способ управления

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007107468A RU2007107468A (ru) 2008-09-10
RU2361726C2 true RU2361726C2 (ru) 2009-07-20

Family

ID=39866409

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007107468/02A RU2361726C2 (ru) 2007-02-28 2007-02-28 Система управления антропоморфным роботом и способ управления

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2361726C2 (ru)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108885715A (zh) * 2016-03-03 2018-11-23 谷歌有限责任公司 用于机器人抓取的深度机器学习方法和装置
CN108875504A (zh) * 2017-11-10 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 基于神经网络的图像检测方法和图像检测装置
CN109074513A (zh) * 2016-03-03 2018-12-21 谷歌有限责任公司 用于机器人抓握的深度机器学习方法和装置
RU2698364C1 (ru) * 2018-03-20 2019-08-26 Акционерное общество "Волжский электромеханический завод" Способ управления экзоскелетом
RU2718513C1 (ru) * 2019-07-12 2020-04-08 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) Образовательно-исследовательский комплекс робот малый антропоморфный
CN111085997A (zh) * 2019-12-17 2020-05-01 清华大学深圳国际研究生院 基于点云获取和处理的抓取训练方法及***
WO2021133183A1 (ru) * 2019-12-23 2021-07-01 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)" Способ управления роботизированным манипулятором
WO2021133184A1 (ru) * 2019-12-23 2021-07-01 Федеральное Государственное Автономное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Московский Физико-Технический Институт (Национальный Исследовательский Университет") Способ выполнения манипуляции с объектом
RU2763460C2 (ru) * 2017-10-26 2021-12-29 Комау С.п.А. Автоматизированное устройство с подвижной конструкцией, такое как робот
RU2800443C1 (ru) * 2019-12-23 2023-07-21 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)" Способ выполнения манипуляции с объектом

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009018991A1 (de) * 2009-05-01 2010-11-04 Airbus Operations Gmbh Vorrichtung zur räumlichen Ausrichtung von mindestens zwei Untergruppenbauteilen sowie Verfahren
CN107030704A (zh) * 2017-06-14 2017-08-11 郝允志 基于神经元网络的教育机器人控制设计

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108885715B (zh) * 2016-03-03 2020-06-26 谷歌有限责任公司 用于机器人抓取的深度机器学习方法和装置
CN109074513A (zh) * 2016-03-03 2018-12-21 谷歌有限责任公司 用于机器人抓握的深度机器学习方法和装置
CN108885715A (zh) * 2016-03-03 2018-11-23 谷歌有限责任公司 用于机器人抓取的深度机器学习方法和装置
US11548145B2 (en) 2016-03-03 2023-01-10 Google Llc Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping
US10946515B2 (en) 2016-03-03 2021-03-16 Google Llc Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping
US10639792B2 (en) 2016-03-03 2020-05-05 Google Llc Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping
CN109074513B (zh) * 2016-03-03 2020-02-18 谷歌有限责任公司 用于机器人抓握的深度机器学习方法和装置
US11045949B2 (en) 2016-03-03 2021-06-29 Google Llc Deep machine learning methods and apparatus for robotic grasping
RU2763460C2 (ru) * 2017-10-26 2021-12-29 Комау С.п.А. Автоматизированное устройство с подвижной конструкцией, такое как робот
CN108875504A (zh) * 2017-11-10 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 基于神经网络的图像检测方法和图像检测装置
RU2698364C1 (ru) * 2018-03-20 2019-08-26 Акционерное общество "Волжский электромеханический завод" Способ управления экзоскелетом
RU2718513C1 (ru) * 2019-07-12 2020-04-08 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Казанский (Приволжский) федеральный университет" (ФГАОУ ВО КФУ) Образовательно-исследовательский комплекс робот малый антропоморфный
CN111085997A (zh) * 2019-12-17 2020-05-01 清华大学深圳国际研究生院 基于点云获取和处理的抓取训练方法及***
WO2021133183A1 (ru) * 2019-12-23 2021-07-01 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)" Способ управления роботизированным манипулятором
WO2021133184A1 (ru) * 2019-12-23 2021-07-01 Федеральное Государственное Автономное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Московский Физико-Технический Институт (Национальный Исследовательский Университет") Способ выполнения манипуляции с объектом
RU2800443C1 (ru) * 2019-12-23 2023-07-21 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)" Способ выполнения манипуляции с объектом
RU2810399C2 (ru) * 2021-11-05 2023-12-27 Юрий Хабижевич Хамуков Мобильный робот-помощник

Also Published As

Publication number Publication date
RU2007107468A (ru) 2008-09-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2361726C2 (ru) Система управления антропоморфным роботом и способ управления
Zeng et al. Simultaneously encoding movement and sEMG-based stiffness for robotic skill learning
CN106826838B (zh) 一种基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法
WO2017033365A1 (ja) 遠隔操作ロボットシステム
US10913151B1 (en) Object hand-over between robot and actor
Fang et al. A robotic hand-arm teleoperation system using human arm/hand with a novel data glove
JP5186723B2 (ja) コミュニケーションロボットシステムおよびコミュニケーションロボットの視線制御方法
Laghi et al. Shared-autonomy control for intuitive bimanual tele-manipulation
Fahn et al. Development of a data glove with reducing sensors based on magnetic induction
CN109571513B (zh) 一种沉浸式移动抓取服务机器人***
Fang et al. Robotic teleoperation systems using a wearable multimodal fusion device
US20130204436A1 (en) Apparatus for controlling robot and control method thereof
CN102402290A (zh) 一种肢体姿势识别方法及***
Abidi et al. Human pointing as a robot directive
US20210394362A1 (en) Information processing device, control method, and program
Park et al. A tele-operation interface with a motion capture system and a haptic glove
CN105930775A (zh) 基于灵敏度参数的人脸朝向识别方法
Ahn et al. PDA-based mobile robot system with remote monitoring for home environment
Grewal et al. Autonomous wheelchair navigation in unmapped indoor environments
JP7272521B2 (ja) ロボット教示装置、ロボット制御システム、ロボット教示方法、及びロボット教示プログラム
Rosado et al. Reproduction of human arm movements using Kinect-based motion capture data
Luberto et al. Enhancing adaptive grasping through a simple sensor-based reflex mechanism
US20180065246A1 (en) System for Cooperation Between a Human and a Robotic Device
JP6142307B2 (ja) 注目対象推定システムならびにロボットおよび制御プログラム
Chen et al. Human-aided robotic grasping

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20100301