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公开(公告)号：CN120043517A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510116643.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/16 , G01C22/00 , G01S17/88 , G01S17/89 , G01S17/06 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06T7/33 , G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种基于高精地图辅助的多传感器融合SLAM方法，属于机器人自主导航技术领域。该方法包括：获取激光雷达数据，针对激光雷达数据构建多层次几何约束配准算法，得到激光雷达里程计；获取IMU数据，针对IMU数据构建IMU多误差自感知预测网络，根据预测误差补偿IMU数据，得到IMU里程计；获取高精地图和相机数据，针对高精地图和相机数据构建基于高精地图辅助的流形学习映射的配准方法得到基于高精地图的视觉里程计；基于时空关联和局部优化的自适应融合方法，通过动态调整每个传感器在数据融合中的贡献度，结合历史稳定性、趋势变化和时空关联性，得到多传感器融合修正值。本发明能够解决单一传感器的建图和定位精度过低的问题。
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公开(公告)号：CN120037067A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510249401.9
申请日：2025-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61H1/02 , A61B3/113 , A61B5/389 , A61B5/22 , G06F3/01 , G06V40/18 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动追踪的智能交互与肌力康复系统。首先对采集到的实时眼动数据预处理；然后，让屏幕中的注视圈可以跟踪用患者的视线，实现眼动追踪；再实现患者通过眼动与UI界面的交互，该界面包括多种功能；接着，采用电机驱动气动系统控制康复手套，患者可以眼动控制康复手套；最后，对肌电数据预处理后，在在线实验中通过可扩展时间窗口法对数据进行特征提取，输入到模型中得到患者的肌力强度，并在UI界面可视化，方便患者控制康复手套。本发明能够让脑卒中等患者在康复中主动、充分地表达自己的需求和意愿，提升与他人沟通的效率；并且通过控制康复手套进行运动和训练，增强神经网络之间的联系，激活和调动大脑中控制运动的区域。
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公开(公告)号：CN119884813A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411838484.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G01W1/02 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于SARIMA‑LSTM组合模型的空气质量指数预测方法，属于空气质量预报技术领域。首先，获取空气质量历史数据，包括AQI数据、污染物浓度数据、气象因素数据；其次，建立SARIMA模型，对AQI进行预测；再次，建立LSTM模型，对AQI进行预测；最后，基于时变权重法建立SARIMA‑LSTM组合模型，得到更准确的AQI预测值。相比于传统的预测方法，本发明在处理时间序列数据、捕捉非线性关系、提高鲁棒性和泛化能力、实现实时预测等方面具有显著优势。这些优点使得本发明在实际应用中具有更高的实用价值和预测精度。
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公开(公告)号：CN119760529A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411724583.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/22 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/377 , A61B5/378 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于时频融合与双分支网络的脑肌电信号解码方法，包括步骤：设计脑肌电同步实验范式；对采集的脑肌电信号进行去噪与规范化处理；利用小波相干性分析来筛选脑电通道，利用短时傅里叶变换获取时频特征。按以下两种方式融合：一种按通道进行堆叠获取全局特征，一种利用瑞丽熵获取每个通道的显著特征频段并拼接成新的时频图。设计双分支网络来进行特征提取，利用时域残差模块和通道注意力模块来提取拼接时频图的特征，利用3D残差模块和ConvLSTM模块来捕获堆叠时频图的动态变化和时空特征。最后将两个分支的提取到的特征进行拼接融合，利用分类模块进行误差计算与分类解码，有效的提高了脑肌电融合解码的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN114740734B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210465627.9
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及柔性执行器驱动的机器人控制领域，公开了一种基于时变扰动和连续滑膜的柔性执行器，包括第一观测器、第二观测器、第一连续滑膜控制器、第二连续滑膜控制器，本发明还公开了一种基于时变扰动和连续滑膜的柔性执行器的设计方法和控制方法。本发明使用的是滑模控制器，可以从反馈通道提高系统的抗干扰性能，观测器用的是降阶观测器，既可以完成扰动估计的功能，又可以降低算法实现时的计算负担。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118280391A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410427787.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L25/51 , B62D57/032 , B60R11/02 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L21/0208 , G10L25/45
Abstract: 本发明涉及一种用于足式机器人的地面类型识别装置及方法，属于机器人环境感知领域。该装置包括机器人本体、安装于机器人本体的足部的录音模块以及搭载已训练的轻量化识别模型的微型计算机，其中，录音模块包括定向麦克风，若干采用减震结构安装于机器人本体的若干足部并形成麦克风阵列。该方法基于该装置采集机器人在室内外地面环境下的足端触地的音频信号；再采用改进的音频信号处理方法得到MFCC特征，并且在处理过程中使用谱减法消除机器人运行时产生的噪音干扰；将改进后的MFCC特征作为卷积神经网络的输入，训练得到轻量化识别模型。在识别时同样提取MFCC特征输入训练好的轻量化识别模型中得到识别结果。
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公开(公告)号：CN116299009A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310311749.7
申请日：2023-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/371
Abstract: 本发明涉及一种集装箱式储能电站锂离子电池热失控预警方法，属于储能技术领域。该方法包括以下步骤：S1：电池组热失控及电池充放电数据预处理；S2：建立基于MATLAB构建电池SOC估计电路；S3：建立基于COMSOL构建锂离子电池组热失控分析模型；S4：基于COMSOL的集装箱式锂离子电池热失控预警。锂离子电池的工作性能、使用寿命和安全性能在很大程度上受到温度的影响，本发明从单体电池温度及SOC角度出发对电池组中各个电池进行热失控预警，进而对电池进行断电或者对单一电池加大倍率放电，最终避免热失控发生及改善电池的不一致性。
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公开(公告)号：CN116090627A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310003746.7
申请日：2023-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F18/23 , G06N3/0464
Abstract: 本发明请求保护一种结合CDC‑VMD和回声状态网络的短期电力负荷预测方法，首先使用局部方向中心性聚类算法CDC对原始负荷数据进行精确聚类，并采用戴维森堡丁指数DBI对比其他聚类算法，得出CDC算法聚类效果最优。之后采用变分模态分解VMD对负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF)，以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用深度回声状态网络DESN来拟合各个序列的历史数据和预测数据的关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于传统预测方法，有更高的精确性。
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公开(公告)号：CN113006348B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110257664.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于建筑幕墙自动化安装技术领域，涉及一种高空幕墙自动安装型智能机器人，包括：板材堆放台，用于存放板材；板材运输升降台，用于提升板材；智慧安装机器人，用于将运输升降台上的板材安装至幕墙；智能送料机器人，用于自动抓取板材堆放台上的板材并自动移动至运输升降台；剪叉式承重升降台，用于提升智慧安装机器人；履带式基座，用于安装所述板材堆放台、运输升降台、剪叉式承重升降台；以及控制室，设置在履带式基座上，用于各部分协调动作以及移动式作业。该智能型机器人可适用于高空幕墙板材的自动化安装，增加施工效率，减少施工人员的伤亡。
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公开(公告)号：CN112147894B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011009743.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开基于运动学和动力学模型的轮式移动机器人主动控制方法，由基于运动学模型的运动学控制器和降阶广义比例积分观测器I，基于动力学模型的动力学控制器和降阶广义比例积分观测器II四部分组成。其中，运动学控制器包括机器人线速度和角速度的设计。降阶广义比例积分观测器I对速度状态和运动学模型中的集总扰动进行估计，降阶广义比例积分观测器II对动力学模型中的集总扰动进行估计。通过对速度状态估计，减少传感器的使用，降低成本。通过对扰动估计并进行前馈补偿，提高控制系统的扰干扰能力。本发明所提出的控制方法能够使得系统在模型不确定和外部干扰的情况下实现对轮式移动机器人轨迹跟踪控制。
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