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公开(公告)号：CN117032290A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311119587.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于trot步态的十六自由度四足机器人运动控制方法，方法包括：获取对应的步态时序图；根据建立的十六自由度四足机器人运动学模型获取当前时刻的位姿对应的速度，同时获取期望位姿；根据当前时刻的位姿对应的速度，通过比例‑微分算法求解当前时刻的位姿的支撑相和摆动相的二阶导数；根据建立的十六自由度四足机器人动力学模型，将支撑相和摆动相的二阶导数转化为达到期望位姿的关节扭矩，并执行关节扭矩，循环上述步骤。与现有技术相比，本发明具有实现十六自由度的机器人控制，优化扭矩分配等优点。
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公开(公告)号：CN116945183A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311001203.8
申请日：2023-08-09
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种关节空间受限的水下双臂机械手同步控制方法和设备，方法包括如下步骤：采用D‑H参数法分别对两个水下机械手建模，基于机械手关节的物理极限，针对空间受限情况下水下机械手同步规划问题，构建带有约束条件的时变非线性方程；基于时变非线性方程，通过引入非负时变向量，利用神经动力学设计公式构建基于伪逆描述的时变同步规划模型；针对时变同步规划模型，利用差分公式进行离散化处理，获取离散同步规划模型；利用离散同步规划模型对水下双臂机械手进行同步控制。与现有技术相比，本发明能够使得水下双臂机械手在关节运动空间受限的情况下仍然可以精确地完成特定的同步规划任务，能够提高水下双臂机械手在实际应用中的同步规划精度。
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公开(公告)号：CN116824317A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310544364.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度特征自适应融合的水上红外目标检测方法，该方法包括：对输入的水上红外图像进行自适应缩放，统一输入图像尺寸。使用特征提取网络得到多尺度特征信息。然后，通过双向跳跃连接特征融合模块对多尺度特征信息进行初步的特征融合。初步融合后的特征再经过多尺度特征自适应融合模块输出最终的特征信息，其中，所述多尺度特征自适应融合模块通过高效频率通道注意力模块来自适应调整不同尺度特征层之间的融合比例。最后，预测层对特征信息进行预测，得到多个预测框，使用非极大值抑制方法来确定目标框、目标类别和置信度，从而检测到目标。本发明能够适应复杂多变的水上场景，提升水上红外目标检测的准确性和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN116175583A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310230051.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种三轮全向移动机械臂重复作业规划方法、电子设备及介质，方法包括如下步骤：获取三轮全向移动机械臂的性能参数，将性能参数输入预先构建的重复作业规划模型中，求解并输出全向驱动轮的旋转角度、旋转角速度和旋转角加速度，机械臂关节的角度、速度和加速度，根据输出结果驱动全向轮和机械臂的关节完成给定的需持续重复多次进行的末端操作任务；重复作业规划模型通过给定的末端操作任务和最小化用以描述重复运动的性能指标构建，所述性能指标根据三轮全向移动机械臂的性能参数，在加速度层上构建。与现有技术相比，本发明在加速度层上实现重复作业，适用于加速度控制、力控制和速度控制相关的三轮全向移动机械臂。
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公开(公告)号：CN118963336A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410807384.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种基于反步法的水面目标拦截方法、设备及介质，包括以下步骤：构建无人船拦截水面目标的无人船动力学模型，并获取无人船的动力学系数，其中所述无人船动力学模型包含未建模部分与未知外部环境扰动；确定所述未建模部分与未知外部环境扰动的上限；获取无人船和水面目标的位置速度信息，并给定参考相对速度，计算无人船和水面目标的相对距离、相对速度、视线角以及艏摇角与视线角夹角；基于所述无人船动力学模型、动力学系数、上限、参考相对速度、相对距离、相对速度、视线角以及艏摇角与视线角夹角，采用反步法设计无人船的拦截控制器，对水面目标进行拦截，完成拦截过程。与现有技术相比，本发明具有提升效率和稳定性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118941984A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410933829.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/17 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于高效通道优先注意力的海上目标检测方法，包括：获取待检测的海上图像，并输入预先构建并训练好的海上目标检测模型中，获取海上目标检测结果，海上目标检测模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和多尺度自适应空间特征融合检测头；主干网络为改进RepViT主干网络，引入带残差的压缩激励模块和多尺度深度可分离高效通道优先注意力；颈部网络为拥有多种不同尺度特征输出的YOLOv8颈部网络；多尺度自适应空间特征融合检测头根据颈部网络输出的多种不同尺度特征，预测出多个预选框，并从多个预选框中确定最终的目标框和置信度。与现有技术相比，本发明能够有效提高海上目标的检测性能，能减少无人机的搜索时间，可用于海上救援等背景。
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公开(公告)号：CN118938229A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410977340.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声线和运动补偿的水下动态目标定位方法，包括以下步骤：获取M个动态水下传感器节点对水下动态目标进行测量得到的时延测量信息和多普勒频率测量信息，并组合为总测量向量；建立运动效应和声线弯曲下的时延和多普勒频率测量模型，并基于所述总测量向量进一步建立最大似然估计；建立声线直线传输假设下的测量模型，并采用最小二乘法进行求解，得到水下动态目标的初始位置和速度；基于所述最大似然估计，将初始位置和速度作为牛顿迭代法的初始解，并进行迭代求解，得到水下动态目标的位置和速度，完成定位过程。与现有技术相比，本发明具有有效提高定位精度等优点。
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公开(公告)号：CN118848965A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410899057.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于相对雅可比的水下双臂机器人自适应抗扰协调规划方法及系统，该方法包括：根据相对雅可比矩阵建模方法，建立水下双臂机器人的运动学方程；考虑谐波噪声的影响，设计补偿谐波噪声的自适应抗噪动态系统；根据水下双臂机器人协调运动规划的需求，在运动学方程中引入自适应抗噪动态系统和水下双臂机器人末端执行器的位姿误差后求解该运动学方程，得到自适应抗扰协调规划计算结果，以相应驱动水下双臂机器人完成协调规划任务。与现有技术相比，本发明能够有效提高水下双臂机器人运动控制的抗噪性能，提升协调规划任务的准确性和稳定性，提高水下双臂机器人在谐波噪声干扰复杂条件下顺利完成协调运动规划任务的能力。
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公开(公告)号：CN118698201A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410997860.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 海南大学
IPC: B01D29/68 , B01D29/60 , B01D35/143 , B01D35/157 , B63J4/00
Abstract: 本发明涉及压载水处理技术领域，具体涉及一种基于参数估计的过滤过程高压反冲洗系统，采用高压点喷反冲洗解决滤网堵塞问题，通过在进水口和出水口设置压力检测传感器，基于进出水口压差参数估计滤网的堵塞程度，采用控制器自适应地联动调节清洗泵和排污泵的开启度，并通过前馈抑制建模不确定性、阀位和进水压力波动带来的负面影响，解决了滤网堵塞问题，保证了系统在处理低洁净度水体时的实时运行。
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公开(公告)号：CN115042186B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210832890.7
申请日：2022-07-15
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种关节受限的冗余机械臂伪逆型重复运动规划方法，如下：考虑机械臂关节的角度极限和速度极限，引入非负向量，推导可用于关节极限处理的动态方程；根据机械臂当前状态与初始状态之间的误差最小化思想，推导在加速度层上描述的重复运动判据；在动态方程以及重复运动判据基础上，结合冗余机械臂的运动学方程，并引入末端误差的反馈，设计加速度层重复运动规划方案；根据重复运动规划方案的计算结果，冗余机械臂的下位机控制器驱动各个关节来完成给定的末端任务。本发明设计的伪逆型重复运动规划方法，能够使冗余机械臂在关节受限的情况下仍可有效地完成给定的末端任务；并在任务完成后，冗余机械臂的各个关节回到其初始状态。
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