公开(公告)号：CN119795125A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411855543.1

申请日：2024-12-17

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 郭一鸣 ,  焦钰崴 ,  刘曜恺 ,  陈皓垲 ,  吴星均 ,  刘新华 ,  代伊诺 ,  沈嘉男 ,  李洋

IPC: B25J5/00 ,  B25J13/00 ,  B25J9/16 ,  B25J19/02 ,  B07C5/36 ,  B07C5/38

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾分拣机器人，包括机架主体、行进机构、机械臂机构、垃圾贮存机构和控制主机。本发明能够实时捕捉并分析垃圾堆中的复杂图像数据，借助深度学习的强大力量，这些图像被迅速转化为精准的分类信息，无论是可回收的纸张、塑料、金属，还是有害的电池、化学品，亦或是其他类型的垃圾，都能被准确无误地区分开来。这一过程不仅极大地提升了分类的准确率，还显著加快了处理速度，彻底改变了传统人工分拣的低效与易错局面。

公开(公告)号：CN119861720A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510090423.5

申请日：2025-01-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周晨 ,  武昱泽 ,  徐飞翔 ,  安伟光 ,  程德强 ,  张凡 ,  邹昊 ,  李正熙 ,  郭一鸣

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/69

Abstract: 本发明公开机器人控制领域的一种面向重载救援机器人的人机协同控制方法，基于重载救援机器人移动底盘状态和救援作业装置的位姿信息，构建重载救援机器人风险识别与安全约束模型，并在此基础上提出一种基于安全强化学习的人机协同控制方法。该方法能够动态调整操作员与移动底盘系统、操作员与智能救援作业装置系统之间的共享权重，实现操作员、移动底盘、作业装置三者的联合人机共享控制，提高应急救援环境下重载救援机器人的工作效率，保障救援过程的安全性。