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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种连续体机器人自身形态觉感知方法、设备及存储介质，该方法包括：采用IMU测取连续体机器人关键点姿态信息；将连续体机器人关键点姿态信息中的ZYX欧拉角转换为旋转矩阵，代入等曲率模型进行参数求解；建立多段等曲率模型，采用插值方法拟合连续体机器人上任一点参数，得出连续体机器人整体形态的理论值；搭建动捕系统获得靶点空间位置；标定靶点空间位置，确保其值为关键点位置，判断标定后的空间位置为关键点真实值；将多段等曲率模型得到的理论值作为输入，动捕获得的真实值作为输出，构建神经网络模型；将进行插值计算后的IMU数据代入神经网络模型，实时获得形态数据。与现有技术相比，本发明可实现连续体机器人实时动态感知。
主权项：1.一种连续体机器人自身形态觉感知方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、采用惯性测量单元IMU测取连续体机器人关键点姿态信息；步骤S2、将连续体机器人关键点姿态信息中的ZYX欧拉角转换为旋转矩阵R，代入等曲率模型进行参数求解；步骤S3、建立多段等曲率模型，采用插值方法拟合连续体机器人上任一点参数，得出连续体机器人整体形态的理论值；步骤S4、搭建动捕系统，通过动捕系统获得靶点的空间位置；步骤S5、标定靶点空间位置，确保其值为关键点的位置，判断标定后的空间位置为关键点的真实值；步骤S6、将多段等曲率模型得到的理论值作为输入，动捕获得的真实值作为输出，构建径向基RBF神经网络模型；步骤S7、将进行插值计算后的惯性测量单元IMU数据代入神经网络模型，实时获得形态数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种连续体机器人自身形态觉感知方法、设备及存储介质
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