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公开(公告)号：CN114413921A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210062571.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于激励机制的网联车行驶路径规划方法、系统及设备，该方法通过获取控制中心所有网联车路径规划，采用利润函数、激励策略和收益函数对所有网联车的规划路径集合进行处理、分析，基于激励策略的博弈理论控制中心得到规划路径的最优奖励，基于最优奖励筛选出每辆网联车的最优路径，促使对应网联车选择最优路径行驶，使得在所有网联车行驶的利润最大化，同时也使控制中心获得的全局利益达到最大，从而有效地提高道路利用率，解决了现有云计算中心规划的网联车行驶路径不合理，导致道路利用率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113156805A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110419527.8
申请日：2021-04-19
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B9/03
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞行安全保障装置，应用于双飞控系统的无人机上；双飞控系统包括主飞控及备用飞控，通过主飞控或备用飞控输出PWM信号来控制无人机电机；默认采用主飞控进行控制，当装置接收到主飞控的故障信号后，通过模拟开关切换至备用飞控进行控制；装置包括供电部分、主控部分以及模拟通道切换部分，其中：供电部分用于将锂电池的电压进行降压、滤波后供给主控部分；主控部分用于检测主飞控、备用飞控的故障信号，并根据故障信号输出模拟通道切换的控制信号、发送状态信息；模拟通道切换部分用于根据控制信号进行PWM信号通道的切换。本发明采用低成本实现对飞控故障的检测以及飞控输出PWM信号的切换，提高了无人机作业的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113138574A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110420804.7
申请日：2021-04-19
Applicant: 广东工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞控通用的扩展装置，包括电源电路、外接通信设备接口、PWM输出接口以及板对板接口，其中，电源电路包括供电电源选择电路以及稳压电路，外接通信设备接口包括USB接口、接收机接口、程序下载接口、数传接口、GPS模块接口以及其他通信接口；所述PWM输出接口用于将主MCU、从MCU输出的多路PWM信号发送给无人机的电机和舵机；所述板对板接口用于连接扩展装置与无人机的飞控系统。本发明通过将飞控的扩展接口、电源电路与飞控核心分离开，设计成为一种通用扩展装置，这样使得飞控核心在迭代更新过程中，减少了电路设计时的工程量，降低了PCB设计时走线的复杂度，缩短飞控整体迭代更新的周期。
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公开(公告)号：CN111047620A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911122317.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度点线特征的无人机视觉里程计方法，包括以下步骤：S1：进行深度相机的标定，获取深度相机的内参矩阵和畸变系数；S2：利用深度相机获取视觉图像，提取视觉图像的关键点特征，并将关键点的像素坐标转化为三维坐标；S3：提取视觉图像的线特征；S4：利用平均视差法和跟踪质量法在视觉图像中提取当前的关键帧；S5：利用已提取的关键点特征和线特征对视觉图像相邻帧进行特征匹配，利用ICP算法估计设备的运动位姿；S6：对估计的运动位姿进行局部优化，输出位姿。本发明提高了无人机位姿估计的准确度。
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公开(公告)号：CN110908399A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911214854.9
申请日：2019-12-02
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于轻量型神经网络的无人机自主避障方法，包括以下步骤：采集模拟无人机搭载相机飞行的视频数据作为训练数据；对训练数据进行预处理；采用轻量型卷积神经网络架构构建卷积神经网络，将经过预处理的训练数据输入卷积神经网络中进行训练；将完成训练的卷积神经网络应用于无人机的处理器中，无人机中的单目相机将实时采集的视频帧数据传输给处理器中，视频帧数据通过处理器中的卷积神经网络后输出得到碰撞概率，处理器根据输出的碰撞概率对当前无人机的飞行速度进行调制，且当无人机飞行速度降低至预设的最低速度时，无人机沿机身的y轴平移，实现无人机的自主避障。本发明还提出了一种基于轻量型神经网络的无人机自主避障系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889111A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911013005.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的电网虚拟数据注入攻击的检测方法，包括：S1：构建深度置信网络检测模型，所述深度置信网络检测模型包括有：若干层RBM网络、单层BP神经网络，所述RBM网络采用全连接方式连接；S2：获取IEEE标准节点测量数据，对获取数据添加随机噪声、攻击向量生成攻击数据；S3：将攻击数据进行归一化后的数据按设定比例分为测试数据集和训练数据集；S4：利用无监督学习对RBM网络进行从上而下逐层训练，并通过BP神经网络反向传播误差进行模型参数调整，得到训练后的深度置信网络检测模型；S5：将测试数据集输入训练后的深度置信网络检测模型，输出预测结果。本发明克服了传统检测方法对检测阈值的依赖，实现对多种攻击模式检测。
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公开(公告)号：CN110806591A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910961369.1
申请日：2019-10-11
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S17/933 , G01S19/42
Abstract: 本发明涉及一种基于同调理论的无人机覆盖搜索方法及搜索装置，所述方法包括：S1：使用GPS按照设定的频率获取其位置信息，生成采样点，以及采样点的网络拓扑；S2：对网络拓扑进行降维，使获得的拓扑图具有最简形式；S3：生成一阶同调矩阵；S4：获得一阶同调阵之后，求解对应的特征值和特征向量，以获得对应空洞区域的顶点序号，确定空洞位置S5：确定空洞位置之后，将位置信息送入飞控中控制电机转动，调整无人机路径，完成对空洞区域的搜索，实现目标区域覆盖。所述装置包括无人机和无人机搭载的GPS系统、TX2开发板、飞控系统、雷达。本发明使用同调理论直接得到空洞顶点序号，确定空洞位置；可提高无人机覆盖搜索的效率。
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公开(公告)号：CN119971157A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510161107.2
申请日：2025-02-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种可降解超疏水覆膜的制备方法，包括以下步骤：A.将纳米级氧化锌进行改性处理，得到含有纳米级改性氧化锌的溶液；将含有纳米级改性氧化锌的溶液进行离心分离和干燥，得到纳米级改性氧化锌；B.将微米级聚己内酯进行改性处理，得到含有微米级改性聚己内酯的溶液；C.将纳米级改性氧化锌加入含有微米级改性聚己内酯的溶液中，得到静电纺丝溶液；D.将静电纺丝溶液利用静电纺丝设备进行静电纺丝，干燥后得到可降解超疏水覆膜。本发明提出的一种可降解超疏水覆膜的制备方法，制备方法简单，操作性强，确保得到的覆膜应用于制备覆膜支架时，可令覆膜支架具有极低的再狭窄、血栓形成以及炎症发生的风险。
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公开(公告)号：CN118297232B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410483731.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于目标误判检测的变电站雷达布局方法，包括分析目标小动物与非目标物体的热区活动范围，设计雷达布局空间结构；使用二维均匀网格方法进行初始随机布局，得到若干个雷达布局方案；基于约束条件确定遗传算法的适应度函数；利用适应度函数进行遗传算法迭代，以优化雷达布局方案；根据不同面的目标误判检测需求进行循环迭代，得到不同面对应的最优雷达布局方案。本发明能够解决现有变电站小动物入侵检测时存在的误判检测情况，从而避免雷达检测小动物过程中虚警率高的问题；通过分析目标动物和非目标物体的活动热区，然后根据热区进行雷达布设，通过适应度函数进行遗传算法迭代优化雷达布局方案，从而提高了目标动物的监测准确度。
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公开(公告)号：CN118567230A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410607355.0
申请日：2024-05-16
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向超声机器人的自适应控制方法及系统，该方法包括：获取超声图像、机械臂末端的接触力和当前位置；计算所述超声图像的置信度；根据所述置信度、所述接触力和所述当前位置，进行阻抗迭代学习，输出最终阻抗参数；根据所述最终阻抗参数，计算机械臂末端的期望位置；根据所述期望位置和实际位置进行控制。该系统包括：数据获取模块、第一计算模块、迭代计算模块、第二计算模块和控制模块。通过使用本发明，能够实现超声机器人的自适应控制，提高超声成像的质量。本发明可广泛应用于机器人控制领域。
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