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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109376972A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201910000269.2
申请日：2019-01-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块聚类的智慧电网短期电力负荷预测方法，通过聚类分析，将区域内电力负荷数据变化的本质规律相近的用电单位划分到同一区块，按区块统一建立区块电力负荷预测模型组，避免模型冗杂，提升电力负荷预测模型的泛化能力和预测精度；同时，以周作为周期，分析一周内每一天电力负荷的波动规律，将一天划分为多个稳态时段，每个时段分别建立电力负荷预测模型，进一步降低电力负荷时间序列自身的波动干扰，大大提升了预测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107272704B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710643174.3
申请日：2017-08-01
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种融合无人机牵引的智能车辆及机器人室外运载方法，包括以下步骤：步骤1：将运输任务指令发送至指定的运载机器人和匹配的无人机；步骤2：无人机依据GPS导航飞行至运输任务起点对应的楼栋门口处；步骤3：运载机器人识别并匹配无人机；步骤4：成功匹配后，令无人机与运载机器人保持相对静止的稳定运动形态；步骤5：判断运动形态是否稳定，若稳定，则无人机指引运载机器人前行；步骤6：当运行至终点时，形态稳定解除，运载机器人按照楼栋定位片前行至运输任务终点位置，完成运输任务。将无人机作为一个单独的导航模块导航，成本低，对运载机器人兼容性高；构建无人机和运载机器人之间的不可入侵域，增强了牵引过程的安全性。
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公开(公告)号：CN107450535A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710643371.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0217 , G05D1/0214 , G05D2201/0216
Abstract: 本发明公开了一种智能运载机器人最优路径混合图论控制规划方法，该方法提出对全局路径进行分层规划的思想，以每个房间或楼道的局部最优路径规划作为最小规划单元，寻找各楼层中的最优枢纽节点，将各个房间或楼道的局部最优路径连通，得到单个楼层的最优路径，最后将楼层之间的最优路径进行连通，得到完整的全局最优路径，分层规划的设计，大大的降低了路径规划过程中的计算量，能够快速实现路径规划。
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公开(公告)号：CN109376972B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910000269.2
申请日：2019-01-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块聚类的智慧电网短期电力负荷预测方法，通过聚类分析，将区域内电力负荷数据变化的本质规律相近的用电单位划分到同一区块，按区块统一建立区块电力负荷预测模型组，避免模型冗杂，提升电力负荷预测模型的泛化能力和预测精度；同时，以周作为周期，分析一周内每一天电力负荷的波动规律，将一天划分为多个稳态时段，每个时段分别建立电力负荷预测模型，进一步降低电力负荷时间序列自身的波动干扰，大大提升了预测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108247637B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810067937.9
申请日：2018-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人手臂视觉防撞操控方法，包括以下步骤：步骤1：构建机械臂所在工作空间的三维坐标系；步骤2：构建基于Elman网络的待抓取物体目标识别模型；步骤3：构建基于多核支持向量机的机械臂抓取最优路径模型；步骤4：实时采集待抓取物体目标图像识别物体类别；步骤5；基于物体类别确定物体重心，求得抓取终点坐标，获取机械臂抓取最优路径，驱动机械臂抓取物体；该方法采用智能算法计算得到机械臂抓取目标物体一条无碰撞、动力学特性满足裕度要求、轨迹长度和运动时间较短的理想轨迹，大大提高了生产效率，同时节约了人员成本，给工厂带来收益。
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