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一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010563175.9
  • IPC分类号:B25J9/16
  • 申请日期:
    2020-06-19
  • 申请人:
    南京邮电大学
著录项信息
专利名称一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统
申请号CN202010563175.9申请日期2020-06-19
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2020-11-03公开/公告号CN111872934A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号B25J9/16IPC分类号B;2;5;J;9;/;1;6查看分类表>
申请人南京邮电大学申请人地址
江苏省南京市雨花台区软件大道186号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人南京邮电大学当前权利人南京邮电大学
发明人徐国政;杨赛;陈盛;高翔;王强;朱博;谭彩铭
代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)代理人柏尚春
摘要
本发明公开了一种基于隐半马尔可夫模型的机械臂控制方法及系统,其中方法包括:通过对获取的多组机械臂抓取过程观测数据建立对应的HMSS训练模型,再基于BIC准则从训练模型中选择最优模型;使用维特比算法对最优模型进行解码,得到隐藏的基元运动行为,建立基元运动库;计算HSMM新型前向概率,根据HSMM新型前向概率的滤波概率求得当前时刻被激活的运动基元,重新规划基元运动序列;最后基于DMP算法对每个运动基元建立基元轨迹模型,控制机械臂执行基元轨迹。本发明提高了机器的自主学习能力,同时具备稳定性和泛化性。

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