基于运输整体效能的高速列车区段运行图质量综合评价法

    公开(公告)号:CN118941146A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410988435.5

    申请日:2024-07-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于运输整体效能的高速列车区段运行图质量综合评价法,包括以下步骤:步骤S1、针对每个待评价的高速列车区段,基于收集到的运行图数据,获取各二级评级指标的计算结果;步骤S2、基于序关系分析法对计算结果进行分析,以明确改进方向。本发明从列车运行图相关静态宏观指标出发,着眼于全网运输经营和部门协同共享,综合分析运行图编制质量,为运行图编制、执行及调整提供决策依据。

    一种人机交互闭环反馈的具身大模型训练方法及系统

    公开(公告)号:CN118916698A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411112403.5

    申请日:2024-08-14

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种人机交互闭环反馈的具身大模型训练方法及系统,该训练方法涉及到3个跨时空的运动作业空间,包括第一物理空间、第二物理空间、虚拟空间。第一物理空间用于机器人具身智能模型训练,包括具身传感反馈系统、全域动作捕捉系统以及机器人本体;第二物理空间用于人类行为数据采集及认知分析,包括可穿戴多模传感器、全域动作捕捉系统以及自然人实验对象。虚拟空间用于将第一物理空间与第二物理空间进行虚实时空对齐融合,实现作业场景构建渲染,实现人机交互反馈具身模型训练。与现有技术相比,本发明具有通过人与机器人跨时空交互学习训练,避免人机交互训练过程中的安全问题等优点。

    基于多模态大模型的人机共融机械臂自适应抓取方法及系统

    公开(公告)号:CN118789551A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411122553.4

    申请日:2024-08-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多模态大模型的人机共融机械臂自适应抓取方法及系统,其中方法包括以下步骤:获取任务区域的多模态传感数据,所述多模态传感数据包括视觉数据、触觉数据和描述任务的语言指令,其中,所述视觉数据包括RGB信息和深度信息;将多模态传感数据转换为描述文本;将描述文本输入大模型,由大模型进行语义规划,生成机械臂动作策略,所述机械臂动作策略包括路径规划策略和抓取策略;基于运动规划器控制机械臂按照机械臂动作策略进行动作,并通过人类反馈调整抓取策略,完成抓取任务。与现有技术相比,本发明具有能够实现形状、大小、质地各异的物体的精确抓取等优点。

    基于分布式多模态传感器阵列的信息编码与通信方法及装置

    公开(公告)号:CN118264995A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410357823.3

    申请日:2024-03-27

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于分布式多模态传感器阵列的信息编码与通信方法及装置。其中的方法首先获取感知数据,将分布式传感器阵列组划分为多个感知簇,利用每个感知簇内的有线通信传输感知数据,每个传感器阵列包括多种模态的传感器;其次,对当前的感知数据进行预处理后,将预处理后的感知数据以统一格式编码,并打包各感知簇内的编码后的多模态数据,得到与多个感知簇对应的多个数据包;最后,利用无线通信协议和技术分布式传输多个数据包。与现有技术相比,本发明具有有效适用于复杂环境和资源受限的应用场景,同时具备高效率、快速度、低成本等优点。

    面向地下恶劣环境的多模融合鲁棒感知定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118031931A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410025792.1

    申请日:2024-01-08

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了面向地下恶劣环境的多模融合鲁棒感知定位方法及系统,涉及感知定位技术领域,包括:布置传感器,实时获取传感器采集的数据;基于水雾条件感知模块对传感器采集的数据进行硬件置信度检测;基于传感器采集的数据完成视觉惯性里程计、红外惯性里程计估计;基于传感器集成模块评估非激光雷达源的初始变换里程计的健康状况;针对激光雷达采集的点云数据进行预处理;通过扫描匹配模块输出弹性里程计。本发明可以在不同水雾条件的地下环境中保证感知定位的准确性、效率以及对传感器故障的卓越鲁棒性。

    一种基于触觉反馈与肌电分析的假肢手双向控制方法

    公开(公告)号:CN117959046A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410135393.0

    申请日:2024-01-31

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于触觉反馈与肌电分析的假肢手双向控制方法。通过表面肌电信号传感器接收肌肉运动信息,并传递给假肢手,以此指令假肢手抓取或接触物体;当假肢手抓取或接触物体后,压力传感器受到压力作用,将受力信息映射到皮肤拉伸执行器上;皮肤拉伸执行器对反馈的触觉信息进行拉伸执行,通过改变前臂肌肉动作,优化抓取或接触决策,实现基于模拟触觉的假肢手双向控制。与现有技术相比,本发明中的皮肤拉伸执行器的可执行性高,且结构简单,使用者可以根据拉伸程度感知假肢手施加的力的大小。此外,通过双向控制系统通过皮肤拉伸执行器模拟触觉,向使用者提供抓取力的反馈,并在抓握过程中近似模拟原始的触觉。

    一种基于机器人触觉感知的物体形状重建方法

    公开(公告)号:CN117934724A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410135400.7

    申请日:2024-01-31

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器人触觉感知的物体形状重建方法,包括以下步骤:步骤1、利用触觉传感器接触未知物体,记录接触点的空间位置,将空间位置作为感知的点云数据;步骤2、将所述感知的点云数据输入到编码器网络中,进行特征提取处理操作,得到点云的全局特征;步骤3、利用解码器网络对所述点云的全局特征进行补齐操作,得到预测的点云数据;步骤4、将感知的点云数据和预测的点云数据输入物体重建网络进行物体形状重建。与现有技术相比,本发明具有利用已知的部分数据,先进行一步预测,补齐部分缺失数据,能够减少主动探索次数,提高物体形状重建的效率等优点。

    复合式双向自适应液体阻尼器

    公开(公告)号:CN117569475A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202410007943.0

    申请日:2024-01-03

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供了一种复合式双向自适应液体阻尼器,矩形调谐液体阻尼器和U型调谐液柱阻尼器通过电磁阀门实现连接,可实时调节U型调谐液柱阻尼器中水中心线的长度以重调谐自振频率;驱动系统内的可伸缩杆可操作钢隔板分隔矩形调谐液体阻尼器实现频率的初步调节,再利用电磁阀门的开关实现精确调节;高阻尼橡胶涂层涂于电动闸门的外表面,驱动系统内的电动转轴可带动电动闸门旋转,关闭电动闸门和改变U型调谐液柱阻尼器内液体与高阻尼橡胶涂层的接触面积以分别改变其频率和阻尼比,以取得更佳的振动控制作用。本发明可同时控制结构在平面内的双向振动,提高其安全性和舒适性。

    基于机器人自适应位姿调整的动车车底螺栓松动检测方法

    公开(公告)号:CN116958083A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310892337.7

    申请日:2023-07-20

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器人自适应位姿调整的动车车底螺栓松动检测方法,包括:搭建数据集和螺栓目标检测模型,对数据集进行数据增强后用于模型训练;利用模型检测螺栓区域,获取螺栓点云;判断模型的置信度是否低于期望,若是则进行姿态调整,否则直接进行螺栓松动检测;姿态调整:根据螺栓点云提取基平面,并计算相机旋转矩阵、螺栓位置与原点之间的位移,并结合相机与机械臂之间的位姿变换关系,控制机械臂带动相机到达目标位姿,重新进行螺栓区域检测,直至置信度满足预设期望;螺栓松动检测:对螺栓点云进行分割和平面拟合,计算螺栓高度,根据高度判断螺栓是否松动。与现有技术相比,本发明具有检测精度高、自主适应位姿偏差等优点。

    一种基于视觉语义的孪生模型动态更新方法

    公开(公告)号:CN116704494A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310634699.6

    申请日:2023-05-31

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉语义的孪生模型动态更新方法,包括:步骤S1:建立能够实现半自动更新的高保真结构模型库,模型为可能出现在真实环境中的物体的3D模型,并且对模型库定期完成半自动更新;步骤S2:实例分割,通过对于真实环境中视觉传感器得到的2D图像信息进行实例分割;步骤S3:将模型和实例建立联合嵌入空间,以训练好的模型进行匹配;步骤S4:物体坐标获取,通过视觉传感器得到的图像信息对真实环境中物体进行位姿估计,将坐标赋予步骤S2中各识别出的物体模型;步骤S5:判断物体位姿是否需要更新,并将更新后的模型与其即时位姿,在虚拟环境完成数字和现实世界的同步,本方法能够更好地完成真实环境与虚拟环境之间的一致性匹配。

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