深圳大学张继宸获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利软体机械手控制方法、装置、软体机械手及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116494239B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310591033.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权软体机械手控制方法、装置、软体机械手及电子设备是由张继宸;张希;张瑜;李潇珏;李俊彦设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本软体机械手控制方法、装置、软体机械手及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种软体机械手控制方法、装置、软体机械手及电子设备，该方法包括：接收第一数据和第一图像，第一数据为机械手上对应的压力传感器数据与IMU传感器数据，第一图像为机械手内部的图像传感器测得的图像数据。对第一数据进行处理，以获取第二数据，第二数据为与压力传感器数据对应的载荷分布数据以及与IMU传感器数据对应的振动误差。通过卷积神经网络对图像边缘检测处理后的第一图像进行识别，以获取机械手内部不同位置的体积分布数据。调用深度强化学习算法对第二数据和体积分布数据进行分析处理，以获取第一控制参数，第一控制参数为PID控制参数，用于控制与机械手相连的气泵的进气出气量，实现了对易损易碎物体可靠且稳定的抓取。
本发明授权软体机械手控制方法、装置、软体机械手及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种软体机械手控制方法，其特征在于，所述方法包括： 接收第一数据和第一图像，所述第一数据为机械手上对应的压力传感器数据与IMU传感器数据，所述第一图像为所述机械手内部的图像传感器测得的图像数据； 对所述第一数据进行处理，以获取第二数据，所述第二数据为与所述压力传感器数据对应的载荷分布数据以及与所述IMU传感器数据对应的振动误差； 通过卷积神经网络对图像边缘检测处理后的第一图像进行识别，以获取所述机械手内部不同位置的体积分布数据； 调用深度强化学习算法对所述第二数据和体积分布数据进行分析处理，以获取第一控制参数，所述第一控制参数为PID控制参数，用于控制与所述机械手相连的气泵的进气出气量。
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