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公开(公告)号：CN114942427B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210526432.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种工程机械无人施工的地形识别方法、系统和机械设备，该方法包括根据雷达安装的地形，确定雷达测距的基准值；将雷达实际测量的数据与基准值进行对比，根据对比的结果进行地形识别；在识别出地形之后，通过变化的行数来进行距离测算以及根据不同的地形进行上坡坡度的计算和下坡坡度的计算，基于一种工程机械无人施工的地形识别方法，还提出了一种工程机械无人施工的地形识别系统和机械设备。本发明不仅很好的解决了摄像头对地形识别的局限性外，还通过地形识别后工程机械做出相应的操作，很好的避免机械因地形问题被卡住等导致的机械损坏问题，实现了工程机械施工的平顺性和流畅性的目标，同时也大大提高了工程机械的工作效率。
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公开(公告)号：CN117517566A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311368130.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 济南中创工业测试系统有限公司 , 济南大学 , 山东盟康智能科技有限公司 , 山东省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明属于化学滴定技术领域，具体涉及一种全自动化学滴定实验方法。本发明的方法包括以下步骤：S1，建立典型化学滴定实验模型；S2，建立HSV模型；S3，预处理图像；S4，识别敏感区域；S5，识别滴定终点区域；S6，实验数据处理。本发明的方法不仅解决了人力资源问题和人为因素的干预，还克服了传统以RGB颜色空间作为判定滴定终点依据的缺陷，进一步提高了滴定结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114942427A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210526432.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提出了一种工程机械无人施工的地形识别方法、系统和机械设备，该方法包括根据雷达安装的地形，确定雷达测距的基准值；将雷达实际测量的数据与基准值进行对比，根据对比的结果进行地形识别；在识别出地形之后，通过变化的行数来进行距离测算以及根据不同的地形进行上坡坡度的计算和下坡坡度的计算，基于一种工程机械无人施工的地形识别方法，还提出了一种工程机械无人施工的地形识别系统和机械设备。本发明不仅很好的解决了摄像头对地形识别的局限性外，还通过地形识别后工程机械做出相应的操作，很好的避免机械因地形问题被卡住等导致的机械损坏问题，实现了工程机械施工的平顺性和流畅性的目标，同时也大大提高了工程机械的工作效率。
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公开(公告)号：CN109582024A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811606580.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 济南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及路径规划领域，尤其涉及一种智能铲运机的路径规划方法。针对智能铲运机的路径规划问题，本发明基于RRT算法设计了新的临时目标点选取规则，使随机树优先朝向最终目标点进行生长，并能够自适应调整步长大小，以此在躲避障碍物的前提下得到尽可能短的路径。考虑到智能铲运机的自身约束条件，设计了最小转弯半径和最小安全距离约束，并对规划出的路径进行平滑处理。改进的RRT算法能够有效地生成智能铲运机的可行路径，避开已知障碍物，规划所得路径能够降低了路径长度，避免路径曲折，且始终于障碍物保持一定距离。本发明适用于智能铲运机的路径规划，具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN108958293A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201811044769.8
申请日：2018-09-07
Applicant: 济南大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/101
Abstract: 本发明涉及一种无人机路径规划方法，属于无人机技术领域。包括以下步骤：S1：确定执行区域；S2：获取执行区域的起点、终点以及障碍物位置信息；S3：构建虚拟矩形区域，并确定基准线；S4：记录基准线与相交障碍物的交点；S5：确定偏移点；S6：判断起点至偏移点间是否存在障碍物，是则跳转至步骤S7；否则跳转至步骤S8；S7：更新偏移点，跳转至S6；S8：判断偏移点至终点间是否存在障碍物，是则跳转至S9；否则跳转至S10；S9：记录新起点至终点的直线与障碍物的交点，跳转至S5；S10：记录最初起点‑途径点‑终点所构成的路径；S11：选取最优路径。使无人机在不碰触障碍物的前提下对航线方向进行准确有效的调整，提高了规划效率和安全稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108918980A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810825466.3
申请日：2018-07-25
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开一种电容信号测量电路及测量方法，包括被测电容C1、参考电容C2、受控开关S1、受控开关S2、受控开关S3、运算放大器U1、运算放大器U2和可调电压源，通过对被测电容进行重复充电从而实现电容信号测量。本发明可以实现较高的测量分辨率，又能通过可调电压源调节电容测量范围，实现较大范围的电容值测量，通过控制电压调节器的输出电压消除寄生电容影响，增大测量范围，对于具有较大寄生电容的电容式传感器具有较大的应用价值。
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公开(公告)号：CN107616079A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201711079275.9
申请日：2017-11-06
Applicant: 济南大学
IPC: A01G25/16
Abstract: 本发明涉及测控系统与诊断技术领域，尤其涉及一种基于LoRa的智能灌溉系统设计。本发明包括数据采集节点、LoRa网关、云服务和PC端灌溉控制平台，主要通过设计基于LoRa通信技术的光照强度，空气温、湿度以及土壤湿度等信息的采集单元，结合水阀控制单元以及PC端灌溉控制平台，实现多元信息的检测、处理，实时数据的中远距离上传以及农田的智能灌溉控制等功能。PC端灌溉控制平台设置了游客权限和管理员权限，同时自动连接数据库，实现关键数据的实时读取、存储与发布。对后期数据的处理分析，特别是在农作物不同生长时期，灌溉阈值与灌溉时间的最优设定与选取等方面，具有深远意义。本发明可以轻松实现灌溉作业的精细化管理，具有较高的推广和实用价值。
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公开(公告)号：CN105681416A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610026626.9
申请日：2016-01-17
Applicant: 济南大学
CPC classification number: Y02P90/02 , H04L67/025 , G05B19/4185 , G08C17/02 , H04W16/18 , H04W76/10 , H04W80/06 , H04W84/22
Abstract: 本发明公开了一种适用于矿井无人电机车的无线通信系统。该通信系统在地面集控室和矿井巷道之间建立以太环网，井下巷道内设置若干WiFi无线基站，实现WiFi信号覆盖整个巷道区域，同时在无人电机车上安装WiFi无线通信终端，与巷道内的WiFi基站建立无线连接，再通过有线网络，在地面集控室和机车控制器之间建立稳定可靠的数据通信链路。采用定向天线和全向天线相结合的方式实现无线信号覆盖。根据现场测量无线信号强度对各WiFi节点的位置、天线类型、朝向和数量进行调整，使相邻WiFi基站的信号覆盖区域适度重叠。无人电机车的车头和车尾分别安装两个相背方向的定向天线，进行无线信号传输。
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公开(公告)号：CN105651280A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610026625.4
申请日：2016-01-17
Applicant: 济南大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明公开了一种矿井无人电机车的组合定位方法。由RFID、光电编码器、惯性测量元件分别进行机车位置检测，再经联邦滤波算法进行位置信息融合，得到无人电机车定位的最优估计值。电机车车体安装RFID阅读器，沿轨道布置RFID信标，阅读器通过读取信标ID号，获得机车行进位置。惯性测量元件实时敏感机车运行测量机车运行加速度和角速率，经积分运算后得到机车速度和位移信息。电机车车轮同轴安装光电编码器，随机车行进，编码器输出脉冲信号，经频率计数与换算后，得到机车行进速度和位置。对三种传感器的测量数据采用联邦滤波，进行位置信息融合。以RFID作为公共参考系统，以光电编码器和IMU输出信号构建子滤波器，得到机车的最优估计位置。
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公开(公告)号：CN119536275A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411691294.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 济南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D105/20
Abstract: 本申请公开了一种无人叉车路径规划方法、系统、设备及介质，方法包括：建立用于无人叉车路径规划的栅格地图；对无人叉车路径上的障碍物执行障碍物评价操作，并计算障碍物密度；基于障碍物密度，动态调整无人叉车的运动步长；在栅格地图中遍历运动步长以及角度，计算下一个可能的节点，然后更新节点信息；若遍历操作后，找到路径则回溯最终路径。采用了地图环境评价指标，通过对栅格地图障碍物进行检测，量化了地图的复杂性及障碍物密度，方便了算法通过环境指标进行步长的调整；提升了算法的灵活性，设计了不同障碍物密度区间内的步长调整函数，实现了算法在低密度区域快速拓展，同时在高密度区域内精密规划路径，降低了规划路径的碰撞风险。
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