一种基于单笔测量的机器人运动学参数标定方法及系统

    公开(公告)号:CN117140535B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311407697.X

    申请日:2023-10-27

    Abstract: 本方案公开了一种基于单笔测量的机器人运动学参数标定方法及系统,方法包括:S1.机器人和标定块分别被安装至底板上各自的对应位置;S2.对末端执行器处的位移传感器进行零位标定;S3.驱动机器人末端移动,使用六点定位方法对标定块表面进行点位测量,得到名义位姿;S4.更换标定块在底板上的位置并重复步骤S3,得到至少两组名义位姿;S5.将上述标定块名义位姿与基于已知的相对位置得到的实际位姿相比较误差,对机器人运动学名义参数进行修正。通过提出简单的标定系统和基于该标定系统实现的标定方法,无需使用价格昂贵的外部测量设备,仅利用低成本的位移传感器和相关简单治具(56)对比文件卢科青;王文;陈子辰.点激光测头激光束方向标定.光学精密工程.2010,(04),第880-886页.

    一种基于水污染监测分析驱动因素的方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN117333780A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311470666.9

    申请日:2023-11-07

    Abstract: 本发明公开一种基于水污染监测分析驱动因素的方法、系统及设备,涉及环境污染分析领域;所述方法包括:获取目标地区的高分卫星遥感图像;将高分卫星遥感图像输入至地表类型预测模型,确定地表类型;根据地表类型确定遥感数据;对遥感数据进行特征提取以及标准化处理,得到地表遥感处理数据;将地表遥感处理数据输入至水质反演模型,输出水质参数;对水质参数进行标准化处理,得到水质处理参数;将水质处理参数输入至驱动因素分析模型,输出水环境驱动因素数据。本发明能够快速高效的实现对水环境影响因素的分析。

    一种基于卷积层相对信息熵的神经网络剪枝子网搜索方法

    公开(公告)号:CN116861985A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310796834.7

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本方案公开了一种基于卷积层相对信息熵的神经网络剪枝子网搜索方法,该方法创新地利用了模型权重的信息熵来对不同卷积层的冗余度进行比较,各卷积层基于冗余程度的不同进行区别对待,冗余程度低的层剪枝时保留相对较大比例,而冗余度高的层剪枝时保留相对较小比例,使通过本方案得到的子网络具有更佳的网络性能,能够适用于任意比例范围(0~1之间)的神经网络剪枝需求,可以根据设定的剪枝保留比例需求,搜索大量符合要求的子网络,并利用有效的自适应批量归一化评估器从中选出最优子网络。

    一种阶数、中心频率和带宽可重构的有源滤波芯片

    公开(公告)号:CN113381727B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202110573718.X

    申请日:2021-05-25

    Abstract: 本发明公开一种阶数、中心频率和带宽可重构的有源滤波芯片,控制信号从差分输入端口port1输入,经过对称的第一可控外部耦合单元后进入第一谐振腔的输入端口,第一谐振腔通过磁耦合将能量耦合到第二谐振腔,第二谐振腔通过对称的可控级间耦合单元将能量耦合到第三谐振腔,第三谐振腔通过磁耦合将能量耦合到第四谐振腔,第四谐振腔通过对称的第二可控外部耦合单元将能量耦合到第四谐振腔;本发明采用差分输入输出的形式,整个滤波器由四个谐振腔组成,并利用变压器实现,减小了耦合器件,节约了芯片面积,并通过可控负阻补偿单元NR1改善谐振腔Q值,改善滤波电路的插损、噪声系数等关键指标,并采用三组阵列形式的补偿单元,提高了补偿的灵活性。

    基于GP与PPO实现连续性动作决策的智能决策方法和系统

    公开(公告)号:CN114647986B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202210404484.0

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于GP与PPO实现连续性动作决策的智能决策方法和系统,包括世界模型、策略模型和经验池,由世界模型生成的模拟经验被存入所述的经验池,所述的世界模型为基于GP的世界模型,所述的策略模型包括PPO算法,且PPO算法利用经验池中的模拟经验进行强化学习。提出了基于GP的Dyna‑PPO方法,将Dyna‑Q框架中的DQN算法替换为优化后的PPO算法,改进后的框架具有无模型DRL、基于模型DRL两种方案优势的同时能够被用于解决连续性动作的决策问题,从而实现基于Dyna‑框架的连续性动作决策。

    一种基于Elasticsearch实现DeltaLake数据湖索引的方法

    公开(公告)号:CN116340317A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310272727.4

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本方案公开了一种基于Elasticsearch实现DeltaLake数据湖索引的方法,入湖时,Spark对源数据进行抽取,对抽取出的数据集进行Schema分析,同时增加数据存储地址信息组成索引结构,实现入湖过程中,针对不同数据源的数据,如果用户未选择创建索引的列,由系统自动推断索引结构,实现基于数据源种类的天然分类。搜索时,不同源数据具有不同的索引结构,源数据因此被分类,查询过程中,根据用户指定在某一类或几类数据范围内进行查询,指定某一类数据进行快速查询。本方案针对Delta Lake数据湖引入Elasticsearch,实现了Elasticsearch与Delta Lake有机结合。在数据入湖过程中,异步建立索引,在数据搜索过程中,只需要关键字,就能迅速定位到已经建立索引的数据的位置,进而快速抓取到需要的数据。

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