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公开(公告)号：CN101320079A
公开(公告)日：2008-12-10
申请号：CN200810064812.7
申请日：2008-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 电池电量状态的计算方法，它涉及一种电动汽车的锂离子电池电量状态的计算方法，为解决现有计算SOC的方法中存在的受训练方法和训练数据的影响较大、数据处理量较大、对处理器性能要求较高、缺乏对环境温度和循环次数影响电池额定容量的考虑、计算结果存在误差的问题。本发明的方法步骤为：初始化信号采集系统、采集当前系统参数，对采集的信号进行数模转换，前后读取循环技术参数和静止时间参数，然后选择初始开路电压，接着将采集到的相关参数输入处理器中并进行计算，将计算结果存储，时间计数器复位，最后将计算结果输出显示。本发明的计算精度和实用性高，并且具有数据处理量小、对处理器性能要求较低、误差小的优点。
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公开(公告)号：CN101078749A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200710072428.7
申请日：2007-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种动力电池源的测试系统，它涉及的是电池源的测试技术领域。它是为解决现有技术对动力电池的工作电流测量和对电池的能量SOC的测量计算上存在较大的误差，其误差在±10％以上，而导致单节电池过压或欠压而损坏的问题。它的显示电路(3)、CAN收发器(4)分别连接微处理器芯片(2)上，多个电压均衡检测电路(12)、电流传感器(13)通过多个多选一模拟开关电路(1)连接在微处理器芯片(2)上，声光报警器(6)通过反馈模块电路(5)连接在微处理器芯片(2)上。本发明能对动力电池源的工作电流和电池的能量SOC进行精确的测量，其测量的电流范围达－200A～+200A，其测量电池的能量SOC的精度能达到±4％，并具有结构简单、易于维护的优点。
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公开(公告)号：CN1279425C
公开(公告)日：2006-10-11
申请号：CN200410043913.8
申请日：2004-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/02
Abstract: 穿戴式计算机专用的微小型键盘，它涉及的是计算机技术，具体是一种穿戴式计算机专用的微小型键盘。它由鼠标按键电路(1)、单片机电路(2)、鼠标控制电路(3)、键盘按键电路(4)、键盘控制电路(5)、插头(6)组成；键盘按键电路(4)的数据输出端连接键盘控制电路(5)的数据输入端，键盘控制电路(5)的数据输出端连接插头(6)的第一组输入端；鼠标按键电路(1)的数据输出端连接单片机电路(2)的数据输入端，单片机电路(2)的数据输出端连接鼠标控制电路(3)的数据输入端，鼠标控制电路(3)的数据输出端连接插头(6)的第二组输入端。本发明能在行走和剧烈震动的环境下稳定正常的使用，并具有易操作、体积小、结构简单、易维护等优点。
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公开(公告)号：CN1758622A
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200510010526.9
申请日：2005-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/40
Abstract: 信息处理装置之间的异构多总线数据传输方法，本发明公开信息处理装置之间的多总线数据传输方法。它克服了现有的同类冗余设置的总线可靠性低的缺陷。本发明的方法是把CAN、I2C和SPI总线划分为三个不同的传输优先级，同一时刻系统内只有传输优先级别高的总线用于数据的传输，一条总线进行热备份，随时准备在当前有效总线传输失效时接替数据传输，如果当前有效总线上发生了导致数据传输故障的错误，则由总线控制装置判断出故障并立即发出总线切换命令，关闭当前最高优先级上的总线，启用下一优先级的总线进行传输。异构总线冗余系统相对于传统的同构冗余系统能够更好的弥补软件缺陷和抵抗环境干扰，能够更有效的保证容错系统的长时间可靠运行。
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公开(公告)号：CN1758225A
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200510010527.3
申请日：2005-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 杨孝宗 , 崔刚 , 左德承 , 刘宏伟 , 董剑 , 苗百利 , 曲峰 , 舒燕君 , 温东新 , 向琳 , 张展 , 罗丹彦 , 王玲 , 莫毓昌 , 郭建立 , 金岩 , 代明
IPC: G06F11/14
Abstract: 基于仲裁的容错服务器，本发明涉及计算机系统中的服务器，具体涉及容错服务器。它克服了现有的容错服务器互指责的缺陷。它包括能把自身的状态信息互相发送给对方的A服务器1和B服务器2；定期向A服务器1和B服务器2发送自检要求并接收A服务器1和B服务器2的自检结果，从而判定A服务器1和B服务器2是否出错的一号仲裁单元3、二号仲裁单元4和三号仲裁单元5；用于接受一号仲裁单元3、二号仲裁单元4和三号仲裁单元5的判定结果，并根据少数服从多数的原则裁定A服务器1和B服务器2是否出错的仲裁结果确定单元6；用于根据仲裁结果确定单元6的仲裁结果对A服务器1和B服务器2中出错的服务器发送复位信号的复位信号发生电路7。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1725016A
公开(公告)日：2006-01-25
申请号：CN200510010206.3
申请日：2005-07-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01P3/42
Abstract: 自适应机动车发动机转速或车行速度的测量方法，它公开一种机动车的发动机转速以及车行速度的测量方法。它先判断车速正在升高还是下降；是下降且V＜VS1，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；VS1≤V≤VS2，用定时计数法计算车速；V＞VS2，用定时计数法计算车速；车速在升高，则判断当前车速值V是小于低速临界值VS1或大于高速临界值VS2，还是处于VS1和VS2之间006；如果V＜VS1，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；结果为VS1≤V≤VS2，则用两相邻脉冲之间计时法计算车速；结果为V＞VS2，则用定时计数法计算车速；它通过高、低速时采用不同的测速方法克服了现有的测速方法不能在车速快和车速慢时都适用的缺陷。
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公开(公告)号：CN117932309B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410135011.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06F11/30 , G06F123/02
Abstract: 基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维方法、电子设备及存储介质，属于异常检测处理技术领域。为在多维KPI异常检测中提高精度和效率，本发明多维KPI数据集进行低方差过滤处理，得到预处理的多维KPI数据集；进行度量间维度选择处理，包括使用时间序列编码压缩KPI序列，然后使用均值漂移聚类保留相关性维度，得到度量间维度选择的多维KPI数据集；对预处理的多维KPI数据集进行时间维度选择处理，包括使用3‑sigma标注各维度KPI数据的离群值，然后使用样本熵选择离群值符合真实异常分布的维度，得到时间维度选择的多维KPI数据集；将两个数据集取并集得到基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维数据集。
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公开(公告)号：CN112162863B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011127194.3
申请日：2020-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘卸载决策方法、终端及可读存储介质，所述边缘卸载决策方法，包括：获取可卸载任务，并监测可穿戴终端状态信息；与边缘服务终端建立通讯连接，并接收所述边缘服务终端发送的边缘服务终端状态信息；选取所述边缘服务终端并发送所述可卸载任务的卸载请求；在接收到卸载指令后，向所述边缘服务终端发送可卸载任务信息；接收执行所述可卸载任务得到的执行结果。这样，通过可穿戴终端对要分配的可卸载任务进行初步分配方向，再由边缘服务终端根据自身的计算资源进行二次分析，对可以执行的可卸载任务给予反馈，从而避免了边缘服务终端需要执行的可卸载任务过多造成的无法及时执行进而导致可穿戴终端应用卡顿的情况。
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公开(公告)号：CN117290773A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311327279.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于智能数据手套的水陆两栖个性化手势识别方法及识别系统，属于人工智能技术领域。为实现水陆两栖环境基于传感器的手势识别更加准确，本发明构建轻量级手势识别模型、复杂手势识别模型；首先通过装载在智能数据手套上的芯片进行环境感知判断；水下环境中，将手套拉伸传感器数据输入到部署在手套端的轻量级手势识别模型进行手指手势识别，将识别结果通过有线方式传输至移动设备；陆上环境中，将在手套端识别得到的手指部分手势识别结果与IMU数据、拉伸传感器数据输入到移动设备中的复杂手势识别模型进行识别，将识别结果通过无线方式传输至移动设备。最后根据移动设备预定义的陆上和水下手势编码与系统控制规则完成水下环境的人机交互。
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公开(公告)号：CN116205947A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310003442.0
申请日：2023-01-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出基于相机运动状态的双目‑惯性融合的位姿估计方法、电子设备及存储介质，属于位姿估计技术领域。包括：S1.获取相邻两帧图像特征点对，匹配相邻两帧图像的特征点对；S2.对相邻两帧图像中的IMU测量数据进行预积分处理；S3.基于相邻两帧图像的特征点对进行相机初始位姿估计；S4.将IMU信息位姿与相机初始位姿进行融合；S5.对融合后的相机初始化位姿进行紧耦合位姿优化；S6.对优化后的位姿进行闭环检测与重定位；S7.基于相机运动状态设置关键帧筛选阈值；S8.基于相机运动状态的双目‑惯性融合的位姿估计。解决无法在当设备长时间静态或者极小姿态运动时正确估计位姿，导致轨迹出现误差的问题。
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