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公开(公告)号：CN114066960B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210036903.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体公开了一种三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，融合方法包括以下步骤：获取第一点云信息和点云序列信息；根据自注意力机制将点云序列信息转换为由融合参数设定的第二点云信息；根据对抗自监督学习算法设计关于第一点云信息和第二点云信息的对比损失函数；基于反向传播算法利用梯度下降的方式更新融合参数，直至对比损失函数收敛，以确定最佳融合参数；根据最佳融合参数融合第一点云信息和点云序列信息，以获取融合点云信息；该融合方法的融合过程无需对点云信息进行预先标注，实现了无人机采集数据和无人车采集数据融合，简化了点云融合过程，提高了点云融合效率、融合精度。
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公开(公告)号：CN114077197A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202210003909.7
申请日：2022-01-05
Applicant: 季华实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请属于自动化控制技术领域，公开了一种基于全形式动态线性化的数据驱动积分滑模约束控制方法，在给到目标输出量、输入幅值约束和输入速率约束的条件下，采用了全形式动态线性化方法进行控制，并采用离散性扩展状态观测器对外部干扰进行估计，采用基于积分滑模函数的输入补偿器来对输入进行补偿，相比于传统的紧凑型和局部型动态线性化方法更多地保留了前序时刻输入和输出信息，这将为控制过程提供更多的有用信息，提高系统性能；通过输入受限补偿器来抑制输入受限对系统性能的影响，可有效消除跟踪误差稳态的偏移误差，通过引入积分滑模函数，其中所含有的参数能更好地抑制扰动，增强系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN113703313A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111264026.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 季华实验室
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及自动化控制技术领域，具体公开了一种基于改进预设性能的无模型自适应滑模约束控制方法，该方法包括步骤：将带有外部扰动的离散非线性系统转换为仿射系统；定义包含补偿向量的跟踪误差，并设计包含预设函数和收敛函数的收敛域，使收敛域的边界随时间变化逐步收敛为对称边界；将受收敛域约束的跟踪误差转化为无约束变量；根据无约束变量设计滑模函数；根据滑模函数和包含补偿向量的跟踪误差设计受限控制器；该方法利用预设函数和收敛函数设计随时间变化逐步收敛为对称边界的收敛域，且在跟踪误差中增加补偿向量，使得跟踪误差稳定时能处于对称边界的中央部分，从而消除跟踪误差因收敛域上边界和下边界不对称引起的偏移误差。
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公开(公告)号：CN113688802A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111235190.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及生物信号处理技术领域，具体公开了一种基于肌电信号的手势识别方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：实时获取肌电信号；获取不同分类器对所述肌电信号的分类结果；根据所述分类结果的一致性获取有效结果；将所述有效结果逐个投入第一投票队列中，获取初始手势识别结果；将所述初始手势识别结果逐个投入第二投票队列中，获取最终手势识别结果；该方法利用不同分类器获取具有一致性的有效结果，去除了肌电信号中难以进行准确分类的数据，然后通过第一投票队列和第二投票队列进行两级投票获取最终手势识别结果，有效去除了因噪声数据和分类器缺陷引起的误判结果，具有数据计算量少、识别准确度高、识别效率高的特点。
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公开(公告)号：CN114863562B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210499382.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/34 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器人运动控制技术领域，具体公开了一种多足机器人的运动学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取关于足式生物运动的不同视频信息；根据视频信息提取运动关键信息生成骨架序列图片，并根据视频信息提取场景序列图片；根据骨架序列图片提取骨架特征信息以生成骨架分析函数，并根据场景序列图片提取场景特征信息以生成动作决策函数；根据骨架分析函数及动作决策函数的相关性建立损失函数；更新损失函数至收敛以获取足部决策模型；该方法建立的损失函数能反映骨架分析函数及动作决策函数的相似程度，使得基于损失函数收敛生成的足部决策模型能针对场景决策出最接近于真实动作的动作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115609592A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211466576.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请属于自动化控制技术领域，公开了一种机械臂自适应跟踪控制方法，包括步骤：利用光滑函数逼近机械臂系统的控制输入，以建立新机械臂系统；采用时滞估计方法来估计所述新机械臂系统的综合不确定性；根据预设的机械臂跟踪误差轨迹边界约束和所述综合不确定性，生成自适应控制器用以通过所述新机械臂系统对所述机械臂进行控制，使机械臂的跟踪误差在预设的收敛时间内收敛至预设的稳态跟踪精度；该方法不依赖于精确动力学模型且能够使机械臂按预设精度和收敛时间跟踪上目标轨迹。
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公开(公告)号：CN114543831B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210404091.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及智能导航技术领域，具体公开了一种基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取全局路径信息、车辆位置信息及驾驶风格类型；建立深度神经网络模型；生成多条形状不同的备选局部路径信息；选择一条备选局部路径信息作为试探执行路径；跟踪试探执行路径，并根据驾驶风格类型评价试探执行路径以生成反馈奖励信息；利用时序差分采样法根据反馈奖励信息更新深度神经网络模型；输出深度神经网络模型作为期望驾驶风格模型以进行路径规划。该方法获取的期望驾驶风格模型更加贴近人类的驾驶习惯、倾向，并有效提高了模型的训练和收敛速度。
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公开(公告)号：CN114660947B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210544154.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种机器人步态自主学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取待模仿生物的动作捕捉信息；获取待模仿生物所在的场景状态信息；根据场景状态信息构建决策网络；根据决策网络和动作捕捉信息构建对抗判别器；固定决策网络，对抗训练对抗判别器，以最优化地区分动作捕捉信息和决策网络的输出结果；根据训练后的对抗判别器训练决策网络，以生成用于控制机器人步态的动作决策模型；该方法获取的动作决策模型能直接根据场景状态信息生成与动作捕捉信息接近的动作决策，不再需依赖马尔科夫链以及隐式变量推断，大大简化了模型的训练与部署流程，有效提高模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN114612348B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210509235.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及机器人定位建图技术领域，提供了一种激光点云运动畸变校正方法、装置、电子设备及存储介质，通过读取激光雷达采集的一帧点云数据信息，所述点云数据信息包含多个激光点的坐标数据和每个所述激光点对应的第一时间戳信息；将所述第一时间戳信息和双目事件相机的时间轴进行对齐，并获取机器人对应第一个激光点的初始位姿信息；基于匀加速运动模型，依据双目事件相机的时间轴，计算机器人对应每个所述激光点的第一位姿信息；根据每个所述第一位姿信息和所述初始位姿信息计算机器人对应每个所述激光点的位姿变换矩阵；根据每个所述位姿变换矩阵对对应的所述激光点的坐标进行校正；本发明具有测量误差小，校正精度高的有益效果。
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公开(公告)号：CN114723611A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210653453.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人视觉技术领域，具体公开了一种图像重建模型训练方法、重建方法、装置、设备及介质，其中，图像重建模型训练方法包括以下步骤：获取两个基准图像信息及拍摄于两个基准图像信息之间的多个灰度图像信息；利用初始重建模型根据多个灰度图像信息重建生成多个初步重建图像信息；根据初步重建图像信息和基准图像信息建立对抗判别器；根据初步重建图像信息、基准图像信息和对抗判别器建立损失函数；利用损失函数训练初始重建模型以生成重建模型；该模型训练方法根据该对抗判别器具有对抗特点的判别结果建立损失函数以进行模型训练，使得初始重建模型的重建效果快速靠近真实图片，使得模型训练过程平滑化。
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