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- [发明专利]用于监督式自主抓取的用户界面-CN202180092616.4在审
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A·J·巴里;A·A·里兹
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波士顿动力公司
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2021-12-17
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2023-09-22
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B25J9/16
- 一种由机器人(100)的数据处理硬件(142)执行的方法(500)包括接收机器人周围的环境(10)内的空间的传感器数据(134)。该方法包括从用户界面(UI)(300)接收指示对空间的表示(312)内的位置的用户选择的用户输入。所述位置对应于所述空间内的目标对象(302)的位置。该方法包括从UI接收多个抓取输入(304)，该多个抓取输入(304)指定机器人操纵器(126)的末端执行器(128H、150)抓取目标对象的取向和平移。该方法包括基于所接收的传感器数据和对应于用户输入的位置生成目标对象的三维(3D)位置。该方法包括使用所生成的3D位置和多个抓取输入来指示末端执行器抓取目标对象。
- 用于监督自主抓取用户界面
- [发明专利]对象的约束操纵-CN202180091621.3在审
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N·阿哈萨德希;A·A·里兹;G·费伊;R·E·鲍里尼
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波士顿动力公司
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2021-12-16
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2023-09-12
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B25J9/16
- 由机器人(10)的数据处理硬件(36)执行的计算机实现的方法(500)使得数据处理硬件执行操作。该机器人包括铰接臂(20)，该铰接臂具有与约束对象(4)接合的末端效应器(24)。操作包括接收末端效应器的测量的任务参数集(322)，包括定义末端效应器位置的位置参数(P322)。这些操作包括使用测量的任务参数集确定末端效应器的至少一个自由轴和至少一个约束轴。这些操作包括沿着至少一个自由轴将第一阻抗值(238)分配给末端效应器，并且沿着至少一个约束轴将第二阻抗值(238)分配给末端效应器。这些操作包括指示铰接臂沿着至少一个自由轴移动末端效应器。
- 对象约束操纵
- [发明专利]监督式自主抓取-CN202180085890.9在审
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A·J·巴里;A·A·里齐
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波士顿动力公司
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2021-12-17
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2023-08-22
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B25J9/16
- 一种用于机器人(100)的方法(500)包括接收机器人周围的环境(10)内的空间的传感器数据(134)的三维点云。该方法包括接收指示在对应于空间的图像(300)中表示的目标对象的用户选择的选择输入。目标对象用于由机器人操纵器(126)的末端执行器(150)抓取。该方法包括通过将来自图像的所选择的目标对象的多条射线(218)投影到传感器数据的三维点云上来生成用于机器人操纵器的末端执行器的抓取区(216)。该方法包括确定用于机器人操纵器在抓取区内抓取目标对象的抓取几何形状(212)。该方法包括指示机器人操纵器的末端执行器基于抓取几何形状在抓取区内抓取目标对象。
- 监督自主抓取
- [发明专利]机器人及其操作方法-CN202010181342.3有效
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A.克里平;A.A.里兹
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波士顿动力公司
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2015-08-14
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2023-07-11
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B25J9/16
- 一种方法包括：在处理系统处从连接到机器人的多个传感器接收多个测量，所述多个测量指示连接到机器人的身体的关节连接的肢体的各个关节角度；在处理系统处接收指示机器人的身体的取向的身体取向测量；由处理系统基于所述多个测量、所述身体取向测量以及将关节角度与机器人的总体取向相关联的关系来估计机器人的未来总体取向，所述机器人的总体取向包括横摆角，俯仰角和滚动角；由处理系统确定机器人的未来估计的总体取向是不稳定的；以及响应于确定未来估计的总体取向是不稳定的或将变得不稳定中的一种，由处理系统提供指令以控制关节连接的肢体中的至少一个使机器人在机器人采取未来估计的总体取向之前采取经校正的总体取向。
- 机器人及其操作方法
- [发明专利]仓库中物品的托盘的自主重排-CN201780030026.2有效
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C.汉斯;D.谢弗
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波士顿动力公司
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2017-07-11
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2023-04-04
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G06Q10/04
- 所描述的示例可以使仓库中的物品的托盘重新布置为最佳布局。一种示例方法包括：接收实时物品信息，该实时物品信息包括仓库中的托盘位置和布置在托盘上的物品的实时库存；基于托盘重新定位历史以及物品接收/装运期望，确定对未来访问托盘的需求的可能性；基于实时物品信息和需求的可能性，确定最佳受控访问密集网格布局，其中托盘距布局的中心的距离与需求的可能性相关；接收实时机器人信息并使用实时机器人信息来确定将托盘重新布置为最佳布局的时间量；以及，基于重新布置托盘的时间量小于阈值，使机器人设备将托盘重新布置为最佳布局。
- 仓库物品托盘自主重排
- [发明专利]用于楼梯跟踪器的感知和适应-CN202180040480.2在审
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E.C.惠特曼;G.B.梅里韦瑟
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波士顿动力公司
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2021-04-01
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2023-02-14
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G06V20/00
- 一种用于楼梯跟踪器(200)的感知和适应的方法(400)接收楼梯(20)附近的机器人(100)的传感器数据(134)。对于楼梯的每个楼梯，该方法在第一时间步长(ti)基于传感器数据(134)检测相应楼梯的边缘(26)。该方法还通过将来自第一时间步长的检测边缘与第二时间步长的替代检测边缘(224)进行比较来确定检测边缘(212)是否是最可能的楼梯边缘候选(222)，第二时间步长出现在第一时间步长之后。当检测边缘是最可能的楼梯边缘候选时，该方法还基于关于检测边缘的传感器数据高度来定义相应楼梯的高度。该方法还生成包括具有在相应定义的高度的相应的边缘的楼梯的楼梯模型(202)。
- 用于楼梯跟踪感知适应
- [发明专利]建模和感知地形的楼梯跟踪-CN202180042780.4在审
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E.C.惠特曼
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波士顿动力公司
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2021-03-18
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2023-02-14
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G05D1/02
- 一种用于建模和感知地形的楼梯跟踪的方法，包括接收在机器人(100)的环境(10)周围的传感器数据(134)。该方法还包括基于与所接收的传感器数据相对应的体素来生成地图(182)的集合。该地图的集合包括地面高度地图和机器人的移动限制地图。移动限制地图标识机器人应该避免进入的环境内的非法区域。该方法还包括基于传感器数据为环境内的楼梯(20)的集合生成楼梯模型(202)，合并楼梯模型和移动限制地图以生成增强的楼梯地图，以及基于增强的楼梯地图或地面高度地图控制机器人以穿过环境。
- 建模感知地形楼梯跟踪
- [发明专利]从脚步中识别台阶-CN202180040462.4在审
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A.科莫罗斯基
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波士顿动力公司
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2021-03-18
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2023-01-31
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B62D57/024
- 一种识别台阶(20)的方法包括接收机器人(100)的多个脚步位置(128)。每个相应的脚步位置指示机器人的腿(120)接触支撑表面(12)的位置。该方法还包括确定多个候选脚步位置对(212)，其中候选脚步位置对包括第一和第二候选脚步位置。该方法还包括基于第一候选脚步位置的高度将第一候选脚步位置聚类到第一聚类组(222)，以及基于第二候选脚步位置的高度将第二候选脚步位置聚类到第二聚类组。该方法还包括通过将每个聚类组表示为对应的台阶并基于每个相邻聚类组之间的相应中点(MP)描绘每个台阶来生成台阶模型(202)。
- 脚步识别台阶
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