公开(公告)号：CN118707976A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410691876.9

申请日：2024-05-30

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 陈迪剑 ,  钟昊 ,  王一鸣 ,  赵琰

IPC: G05D1/49 ,  G05D109/12

Abstract: 本发明公开了一种基于反步控制的单腿机器人落地缓冲方法及系统。本发明依据单腿机器人上的传感器数据将落地缓冲分为三个阶段，分别为下落阶段、缓冲阶段、恢复阶段；利用反步控制对缓冲阶段和恢复阶段的单腿机器人进行运动规划；从而减少单腿机器人在落地缓冲过程中与地面发生碰撞的次数，降低单腿机器人足端受到的冲击力。本发明中的反步控制能够将单腿机器人系统拆分成多个低阶子系统，并对每个子系统设计李雅普诺夫函数以及虚拟控制输入，使单腿机器人系统对外部扰动具有更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN111438694A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010433569.2

申请日：2020-05-21

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 陈迪剑 ,  向韬 ,  赵琰 ,  徐一展 ,  谢楚良

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种四足机器人对角步态的双生成函数规划方法。本发明将生成函数的方法应用到四足机器人的最优在线步态生成中。运用虚拟腿技术，将四足机器人对角步态的模型等效为双足模型，通过拉格朗日能量法推导简化四足机器人的动力学模型，并对其进行线性化处理。建立代价函数，将步态规划转化为求解有限时间线性二次型最优控制问题,并用双生成函数算法求解得到最优状态和最优输入。本发明用于四足机器人的对角步态控制，用双生成函数方法进行求解能够将大量繁琐的微分方程计算过程放在线下进行，具有在线规划效率高、同时能对不同的边界条件进行规划的优势。

公开(公告)号：CN118445784A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410558175.8

申请日：2024-05-07

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 陈迪剑 ,  王一鸣 ,  赵琰

IPC: G06F21/32 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及一种基于自编码器的孪生神经网络的身份认证方法，属于信息安全领域下的个人身份识别认证技术。其步骤包括：采用带通滤波器和单心拍分割的预处理技术，得到高质量的单心动周期心电信号，并使用模板生成的方法将数据整合成单段、汇总段和模板段，分别用于特征提取、身份识别和身份认证。该方法采用自编码器神经网络进行特征提取，再结合卷积神经网络将特征映射到嵌入向量，完成身份识别；同时采用孪生神经网络架构，度量内部人员和外来人员的心电信号，实现准确的身份认证。该方法自适应能力强、识别准确率高、泛化能力强，在新个体加入时无需重新训练整个模型，提高了系统实用性，具有良好的市场应用前景。