随机场景下线状柔性体自动拓扑形态操作的实现方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61873072
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0309.机器人学与智能系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The technique of automatic manipulation of deformable linear objects has a bright prospect in applications like wire assembly, automatic suturing, robotic assistance in daily life. The difficulties involved in realizing the applications lie in the fact that a deformable linear object may show both geometric deformation like bending, twisting and topological deformation as knotting, tangling. Especially, in most of cases the two kinds of deformation are coupled with each other. Since it is difficult to estimate shape change involved in a manipulation process, a robot may face some unpredictable conditions, scenes. It is very important to make a robot capable of dealing with such unpredictable conditions considering applying them in practices. This means that a robot should be able to correctly recognize the state and complete the manipulation task planned for this moment. In this project, we plan to propose for solutions useful for dealing with such conditions. The whole proposal is consisted of solutions to the following problems: topological state recognition method in complex backgrounds, simultaneous control of geometric and topological shape of a deformable linear object, state recognition and detangling of multiple deformable linear objects in unknown environment. We believe that the solutions to these problems are the key to make deformable linear object manipulation techniques really applicable in practical engineering fields.
线缆状物体的自动操作在电缆安装、自动缝合手术、生活辅助等众多领域有广泛的应用前景。其主要技术难点在于线缆在操作中不仅呈现弯曲、扭曲等几何形变还伴随有缠绕、纽结等拓扑形态的变化。而且在实际操作中,这两种形态变化往往相互耦合。由于线状柔性体的变形行为无法准确预知,因此即使在完成一个既定的操作过程中,也会出现事先无法预知的条件、场景。在这种情况下使机器人能够准确地识别当前所处状态,并按照既定的操作方案完成包含拓扑形变的操作对于实现线状柔性体操作技术在实践中的真正应用尤为关键。本项目拟针对提高机器人在此类场景中的适应性问题开展研究。力争通过解决复杂背景下线状柔性体的拓扑形态识别方法、线状柔性体的几何/拓扑形态同时控制、未知条件下复数线状柔性体的耦合状态识别与拆解等问题,使机器人具备在随机场景下实现线状柔性体拓扑形态操作的能力,促进此类技术的真正应用。

结项摘要

线缆状物体的自动操作在电缆安装、自动缝合手术、生活辅助等众多领域中有广泛的应用前景。其主要技术难点在于线缆在操作中不仅呈现弯曲、扭曲等几何形变还伴随有缠绕、打结等拓扑形态的变化。而且在实际操作中,这两种形态变化往往相互耦合。由于线状柔性体的变形行为无法准确预测,因此即使在完成一个既定的操作过程中,也会出现事先无法预知的场景。在这种情况下使机器人能够准确地识别当前所处状态,并按照既定的操作方案完成包含拓扑形变的操作对于实现线状柔性体操作技术在实践中的真正应用尤为关键。本项目针对提高机器人在此类场景中的适应性问题开展研究。目的是使机器人具备在随机场景下实现线状柔性体拓扑形态操作的能力,促进此类技术的真正应用。作为项目的研究成果,首先本项目提出了一种基于深度学习的复杂背景下线状柔性体拓扑状态识别方法。对于复杂未知背景中摆放的数量未知的复数根线缆状物体,这一方法可以从图像中将线缆自动地从背景中提取出来,并计算出电缆之间的互相缠绕、电缆自身的缠绕状态。其次,针对线缆拓扑变换操作过程中,线缆的几何形状与拓扑形态之间相关干涉的问题。本项目从软件算法、操作执行器设计两个角度进行了研究。提出了一种在保持对线缆夹取状态的前提下,对电缆实现扭转、收放线操作的执行器。这一方法有效地解决了狭窄空间内对电缆实现拓扑变化操作时,对线缆形态变化能力的约束问题。另外,基于识别出来的多线缆之间的拓扑状态,本项目中开发了机器人自动解缠算法。它能自动规划出将多根线缆之间的自缠绕、互缠绕解除的动作序列。最后通过一组针对未知背景下未知个数线缆的机器人自动解缠实验证明了本项目提出方法的有效性。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(10)
专利数量(4)
Learning-Based Fabric Folding and Box Wrapping
基于学习的织物折叠和包装盒
  • DOI:
    10.1109/lra.2022.3158434
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
    IEEE Robotics and Automation Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Xiaoman Wang;Jie Zhao;Xin Jiang;Yun-Hui Liu
  • 通讯作者:
    Yun-Hui Liu
A Robotic System With Embedded Open Microfluidic Chip for Automatic Embryo Vitrification
具有嵌入式开放式微流控芯片的自动胚胎玻璃化机器人系统
  • DOI:
    10.1109/tbme.2022.3171628
  • 发表时间:
    2022-12-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Miao, Shu;Jiang, Ze;Liu, Yun-Hui
  • 通讯作者:
    Liu, Yun-Hui
Planar In-Hand Manipulation Using Primitive Rotations Based on Isometric Transformations
使用基于等距变换的原始旋转进行平面手动操作
  • DOI:
    10.1109/tro.2022.3231373
  • 发表时间:
    2023-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Robotics
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Jie Zhao;Xiaoman Wang;Shao Hu;Xin Jiang;Yun-Hui Liu
  • 通讯作者:
    Yun-Hui Liu
Texture-Less Shiny Objects Grasping in a Single RGB Image Using Synthetic Training Data
使用合成训练数据在单个 RGB 图像中抓取无纹理的闪亮物体
  • DOI:
    10.3390/app12126188
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    MDPI AG
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen Chen;Xin Jiang;Shu Miao;Weiguo Zhou;Yunhui Liu
  • 通讯作者:
    Yunhui Liu
Variable-Friction-Based In-Hand Manipulation of Fabrics Applied to Unfolding Operations
基于可变摩擦的织物手动操作应用于展开操作
  • DOI:
    10.1109/lra.2022.3216230
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Haizhuang Jiang;Xin Jiang;Yanling Zhou;Haoyao Chen;Peng Li;Yunhui Liu
  • 通讯作者:
    Yunhui Liu

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其他文献

牛粪好氧堆肥中真菌群落组成的动态特征
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    10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2019.4.0006
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    东北农业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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    刘江华;邵帅;姜欣
  • 通讯作者:
    姜欣

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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