机器人控制方法、机器人及电子设备与流程

文档序号:43424134发布日期:2025-10-17 20:54阅读:23来源:国知局

本申请涉及机器人,具体涉及一种机器人控制方法、机器人及电子设备。


背景技术:

1、随着科技的不断发展与智能化进程的加速,机器人在人们生活中的应用愈发普及。作为常见的机器人类型之一,人形足式机器人已被广泛应用于各类场景中。

2、目前的机器人控制方法,通常会获取机器人的状态信息,并将状态信息输入到预先训练好的模型中,由模型输出机器人下肢的控制指令。

3、但是,目前的技术方案在训练模型时,并未充分考虑到机器人上肢的剧烈运动对下肢稳定性造成的影响,导致模型输出的控制指令时的准确度较低,在使用模型输出的控制指令控制机器人时存在机器人无法稳定站立或稳定行走的情况出现,存在安全隐患。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请实施例提供了一种机器人控制方法、机器人及机器人电子设备,能够基于机器人的上肢动作信息来确定机器人的下肢动作信息,来保证机器人在使用过程中的安全性。

2、第一方面,本申请的实施例提供了一种机器人控制方法,包括:确定机器人的状态信息和机器人的上肢动作信息,将状态信息和上肢动作信息输入训练完成的预测模型中,得到预测模型输出的机器人的下肢动作信息,预测模型为基于动力学增强后的样本上肢信息训练得到的,下肢动作信息用于表征机器人的下肢中各关节的角度,根据下肢动作信息,对机器人进行控制。

3、第二方面,本申请的实施例提供了一种机器人控制装置,机器人控制装置包括:确定模块,用于确定机器人的状态信息和机器人的上肢动作信息;预测模块,用于将状态信息和上肢动作信息输入训练完成的预测模型中,得到预测模型输出的机器人的下肢动作信息,预测模型为基于动力学增强后的样本上肢信息训练得到的,下肢动作信息用于表征机器人的下肢中各关节的角度;控制模块,用于根据下肢动作信息,对机器人进行控制。

4、第三方面,本申请的实施例提供了一种机器人,包括控制模块,控制模块用于执行上述权第一方面的机器人控制方法。

5、第四方面,本申请的实施例提供了一种电子设备,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器,其中,处理器用于执行上述第一方面的机器人控制方法。

6、第五方面,本申请的实施例提供了一种计算机可读存储介质,存储介质存储有计算机程序,计算机程序用于执行上述第一方面的机器人控制方法。

7、第六方面,本申请的实施例提供了一种计算机程序产品,计算机程序产品中包括计算机程序,计算机程序被计算机设备的处理器执行时,使得计算机设备能够执行上述第一方面的机器人控制方法。

8、第七方面,本申请的实施例提供了一种芯片,包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器,其中,处理器用于执行上述第一方面的机器人控制方法。

9、本申请实施例提供了一种机器人控制方法、机器人及电子设备,确定机器人的状态信息和机器人的上肢动作信息,将状态信息和上肢动作信息输入基于动力学增强后的样本上肢信息训练得到的预测模型中,得到预测模型输出的用于表征机器人下肢中各关节的角度的下肢动作信息,并根据下肢动作信息,对机器人进行控制。

10、如此,通过动力学增强后的样本上肢信息训练得到的预测模型,充分考虑到了机器人的上肢的运动情况。这使得该预测模型即便在机器人上肢出现剧烈运动的复杂情形下,依然能够准确地确定出可确保机器人维持稳定的下肢动作信息,从而保障了机器人在实际使用过程中的安全性与可靠性。



技术特征:

1.一种机器人控制方法,其特征在于,所述机器人控制方法包括:

2.根据权利要求1所述的机器人控制方法,其特征在于,所述预测模型采用下述方式训练得到:

3.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述对所述样本上肢信息进行动力学增强,得到动力学增强后的样本上肢信息,包括:

4.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述对所述样本上肢信息进行动力学增强,得到动力学增强后的样本上肢信息,包括:

5.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述对所述样本上肢信息进行动力学增强,得到动力学增强后的样本上肢信息,包括:

6.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述样本上肢信息为所述机器人的样本上肢轨迹;

7.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述样本上肢信息为所述机器人的样本上肢轨迹;

8.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述预测模型的训练过程还包括:

9.根据权利要求2所述的机器人控制方法,其特征在于,所述根据所述样本上肢信息和所述动力学增强后的样本上肢信息,以及所述样本状态信息,确定多个样本数据,包括:

10.根据权利要求9所述的机器人控制方法,其特征在于,对所述样本上肢信息进行采样,得到多个样本上肢位置,包括:

11.一种机器人,其特征在于,包括控制模块,所述控制模块用于执行上述权利要求1至10中任一项所述的机器人控制方法。

12.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器,其中,处理器用于执行上述权利要求1至10中任一项所述的机器人控制方法。

13.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品中包括计算机程序,所述计算机程序被计算机设备的处理器执行时,使得所述计算机设备能够执行上述权利要求1至10中任一项所述的机器人控制方法。


技术总结
本申请提供了一种机器人控制方法、机器人及电子设备,本申请实施例提供了一种机器人控制方法、机器人及电子设备,确定机器人的状态信息和机器人的上肢动作信息,将状态信息和上肢动作信息输入基于动力学增强后的样本上肢信息训练得到的预测模型中,得到预测模型输出的用于表征机器人下肢中各关节的角度的下肢动作信息,并根据下肢动作信息,对机器人进行控制。如此,通过动力学增强后的样本上肢信息训练得到的预测模型,充分考虑到了机器人的上肢的运动情况。这使得该模型即便在机器人上肢出现剧烈运动的复杂情形下,依然能够准确无误地确定出可确保机器人维持稳定的下肢动作信息,从而在根本上保障了机器人在实际使用过程中的安全性与可靠性。

技术研发人员:请求不公布姓名,请求不公布姓名
受保护的技术使用者:智元创新(上海)科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2025/10/16
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