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公开(公告)号：CN101499696A
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200910008739.6
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种伺服系统控制方法，第一步：分析伺服系统处于间隙模式的间隙约束条件；第二步：将系统处于间隙模式与接触模式两种模式下的系统的状态方程集成系统的状态方程；第三步：将离线控制律存储到设置在控制器内的存储模块中；第四步：控制器将计算得到的控制输入量u输出给电机，控制电机的转速；第五步：数据采集和传送部分采集齿轮单元的间隙角和负载端电机的转速，将采集的间隙角和负载端电机的转速传送到控制器中，控制器根据采集的间隙角和负载端电机的转速计算当前的控制输入量。本发明将系统处于间隙模式的条件考虑到控制器的设计中，提前计算离线控制律，并且将离线控制器存储到存储器中以便于实时控制时计算当前的控制输入量。
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公开(公告)号：CN118502418A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410532282.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的多服务机器人动态时空路径规划方法，涉及多服务机器人路径规划技术领域，是一种求解效率高、泛化性好、易于在真实系统部署的基于深度强化学习的多服务机器人路径规划方法。具体方案为：将多服务机器人路径规划问题建模为部分可观测的马尔可夫博弈过程，设计观测空间、动作空间与奖励函数；设计基于注意力机制的多服务机器人路径规划神经网络模型；通过集中式训练、分布式执行的多智能体深度强化学习算法训练所述神经网络模型；将测试问题输入给训练好的神经网络模型，所述训练好的神经网络模型输出位置‑时间序列轨迹，结合局部规划算法完成路径规划问题。
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公开(公告)号：CN117474944A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311145235.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目视觉的广视场高速运动体速度测算与轨迹绘制方法，针对监测视场广、运动速度快、发射时间短、图像分辨率高、部署位置有限的重点难点问题，兼顾便捷性、安全性、准确性和性价比，采用多目视觉采集系统实现广视场监测，使用便捷。采用基于已知信息的标定方法，可以无需借助标志物的情况下方便快捷地进行相机标定，大幅提升设备部署的速度，降低系统复杂性；采用帧间差分对高速运动体位置进行跟踪识别，求出其速度并对轨迹跟踪仿真，利用基于几何关系的拼接方法对得到的轨迹结果进行拼接，获得运动体运动轨迹，快速、准确、鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN113377961B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202011416840.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于知识图谱和用户主题的意图‑语义槽联合识别模型，通过特征提取模块提取输入的文本信息的语义信息、词语间的关系以及局部信息，并输出文本信息的特征信息向量；外部向量生成模块提取输入的文本信息的主题，并利用先验知识图谱库查询与主题相关的多条知识，将主题和其相关的多条知识进行Bert编码生成外部信息向量；特征融合模块利用注意力机制将特征信息向量和外部信息向量进行融合得到融合特征向量；特征分类模块利用softmax对融合特征向量进行识别分类得到文本信息的意图，利用crf算法对融合特征向量进行序列标注得到文本信息的语义槽向量。能够提高智能对话系统中语义识别的准确率，提高对输入的文本信息的意图、语义的识别准确度。
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公开(公告)号：CN114488848A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111658506.8
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种面向室内建筑空间的无人机自主飞行系统及仿真实验平台，无人机自主飞行系统采取了导航、制导与飞行控制的总体结构设计，能够使无人机在GNSS拒止环境下实现自主控制和自主完成特定任务；仿真实验平台采用分布式系统架构，包括无人机本体以及任务场景的仿真建模，同时支持ROS接口和PX4软件在环仿真，可对无人机自主飞行系统中所包含的算法模块进行快速测试与评估，为相关无人机技术在现实世界中的应用提供一种有效的仿真验证方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113377961A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011416840.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于知识图谱和用户主题的意图‑语义槽联合识别模型，通过特征提取模块提取输入的文本信息的语义信息、词语间的关系以及局部信息，并输出文本信息的特征信息向量；外部向量生成模块提取输入的文本信息的主题，并利用先验知识图谱库查询与主题相关的多条知识，将主题和其相关的多条知识进行Bert编码生成外部信息向量；特征融合模块利用注意力机制将特征信息向量和外部信息向量进行融合得到融合特征向量；特征分类模块利用softmax对融合特征向量进行识别分类得到文本信息的意图，利用crf算法对融合特征向量进行序列标注得到文本信息的语义槽向量。能够提高智能对话系统中语义识别的准确率，提高对输入的文本信息的意图、语义的识别准确度。
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公开(公告)号：CN110084304A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910348854.1
申请日：2019-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于合成数据集的目标检测方法，在3ds MAX软件中给待检测目标的三维模型添加真实环境图片作为背景贴图进而建立三维场景，渲染生成所需数量的合成图像，并自动完成对图像类别和标注框的标记，进而完成合成数据集构建；采用合成数据集作为训练集，对目标检测网络进行训练；训练完成后用于进行目标检测。使用本发明可以低成本快速获取任何目标的标注数据集，解决了真实数据集标注成本高，特定场景下真实数据无法获取的问题。进一步地，所设计的目标检测网络加入了SOMConv层，能够提高网络对真实数据的识别能力。
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公开(公告)号：CN105304087B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510586504.0
申请日：2015-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种声纹识别方法，该方法进行声纹识别的过程简单，计算量小，精度高；该方法的具体过程为：采集声音信号并确定过零点，统计所有相邻过零点之间的采样点的个数，建立一维特征向量，统计所有间隔一个过零点的过零点之间的采样点的个数，建立二维特征向量，依此类推，获得声音信号的多维特征向量，建立模板库，通过被检测声音信号的多维特征向量与模板库进行匹配，实现声纹识别。
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公开(公告)号：CN104260669B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410474792.6
申请日：2014-09-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车抬头显示器，视线跟踪设备，用于获取驾驶员的视线位置，传递给消息处理中心；传感器消息接收器，用于获取车载传感器的采集信息，传递给信息处理中心；所述采集信息包括表征车前路况的位置信息；信息处理中心，结合驾驶员的视线位置和车载传感器的采集信息，在汽车前挡风玻璃上选取位于驾驶员视线内或视线周边而又不妨碍驾驶员观察路况的最佳投影位置；投影装置，根据信息处理中心确定的最佳投影位置向汽车前挡风玻璃投射信息。使用本发明能够实现汽车抬头显示器能够自动根据驾驶员的视线以及车外的情况，自动在汽车前挡风玻璃上选择最佳的投射位置，从而增大投射信息的面积，但不会影响到驾驶员的视线。
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