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公开(公告)号：CN113608127B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111169167.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种圆柱形锂离子电池热异常检测与定位方法，包括：建立圆柱电池温度空间分布模型；通过坐标变换得到归一化后的空间位置和时间量并建立扰动和热异常存在时归一化的温度空间分布模型；根据预设的优化目标函数辨识归一化的温度空间分布模型的参数；采集电池表面温度数据、电池电流和端电压数据，结合归一化的温度空间分布模型构建反步边界观测器；根据反步边界观测器和归一化的温度空间分布模型得到误差系统，通过逐次逼近法对误差系统进行求解得到输出温度估计误差；对输出温度估计误差采用三次样条插值方法得到分布式残差量，代入预设的残差评估函数得到评估值，当评估值大于预设的阈值时，定位到空间位置处存在热异常。
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公开(公告)号：CN118789562A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411282251.3
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统，获取双臂机器人的示教轨迹，建立机械臂的DMP模型，将示教轨迹输入DMP模型进行学习并参数化DMP模型，构建加权组合等势函数并基于此设置动态势函数，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入DMP模型，得到可避障DMP模型，以右机械臂的位置和速度为参考构建第二耦合项，将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障系统，该方法及系统得到的运动轨迹能够避免每个机械臂与周围障碍物碰撞以及两个机械臂相互之间碰撞。
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公开(公告)号：CN118544363A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411009284.0
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阻抗的多移动机器人协同搬运控制方法，每个移动机器人通过两个有限时间全分布式观测器分别估计参考点的实际位姿和理想位姿及其前二阶微分，然后根据估计的参考点的位姿、机械臂末端执行器的位姿以及协同搬运的闭链约束得到移动机器人末端的理想轨迹和移动机器人末端与参考点之间位姿偏差的估计值；每一个移动机器人的自适应阻抗系统与一个虚拟的能量罐互联，能量罐用于指导阻抗参数的更新，从而保证整个协作自适应阻抗系统的无源性；处理移动机器人未知的系统动力学，利用神经网络设计渐近跟踪自适应神经网络控制器，从而渐近实现理想的自适应阻抗关系。在安全协作的前提下提高了多机器人协同搬运系统的操作精度。
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公开(公告)号：CN118194164A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410593048.1
申请日：2024-05-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/0985 , G01M13/045
Abstract: 本申请涉及一种基于元学习的循环重建小样本旋转机械故障诊断方法，该方法包括：采集旋转机械的震动信号，在震动信号中内嵌故障标签作为训练集；采用所述训练集训练云学习模型，得到初步训练的故障诊断模型；采集旋转机械的实时震动信号，将所述实时震动信号输入至所述初步训练的故障诊断模型进行实时故障诊断，并筛选出所有预测结果错误对应时间段内的实时震动信号；对所有筛选出的实时震动信号进行数据重建；采用重建后的数据重新训练所述初步训练的故障诊断模型，得到训练完毕的故障诊断模型；将待诊断的震动信号输入至训练完毕的故障诊断模型，输出故障诊断结果。该方法可以在环境复杂的工业现场高效地、实时识别旋转机械是否发现故障。
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公开(公告)号：CN117608199B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410060508.4
申请日：2024-01-16
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种预瞄机制下网络化多机器人数据驱动编队控制方法，采用领航‑跟随者编队方法，在参考轨迹上确定预瞄点，通过当前位置与预瞄点之间的横向跟踪误差使用无模型自适应控制MFAC算法对角速度进行控制；跟随者以领航者坐标为预瞄点，通过当前位置与预瞄点之间的横向跟踪误差和纵向跟踪误差分别对角速度和线速度进行控制；算法中角速度控制采用单闭环MFAC，线速度控制采用双闭环MFAC，控制误差项采用各机器人加权协同误差，控制算法中均采用前向预测对网络通信约束进行补偿，经过预测补偿后的速度控制量经由边端网络传至端设备机器人，实现多移动机器人稳定的特定队形协同编队。具有更强的场景适用性、灵活性和可拓展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116604571B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310864607.3
申请日：2023-07-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人三维测量路径规划方法，包含基于多层视球和下一最优视点的MLVS‑NBV规划方法生成候选视点集合，使用IKFast运动学求解器求解各视点对应的机器人的所有逆运动学解，建立视点—逆运动学解的评估矩阵，利用PC‑NBV点云网络学习和预测选择下一视点后的覆盖率，建立GTSP问题并利用DDQN深度强化学习方法求解，使用GPMP2运动规划器快速生成测量路径，将训练网络迁移到实际的机器人测量任务。通过视点规划方法保证测量视点的可行性并提高对不同测量对象的测量覆盖率，利用深度强化学习技术实现对不同已知对象的自主测量和对未知对象的探索式测量，规划速度快、适应性强、效率高。
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公开(公告)号：CN115990891A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310292031.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉示教和虚实迁移的机器人强化学习装配的方法包括如下步骤：步骤S0、搭建机器人装配硬件平台；步骤S1、获取装配对象在三维空间中的6D位姿示教轨迹；步骤S2、搭建虚拟仿真环境，通过示教轨迹来预训练装配策略模型使之具有类似人工装配的运动轨迹；步骤S3、再训练并优化装配策略模型，提高机器人装配的成功率。本发明装配策略的训练效率高、实际实验数据易于收集，有效解决仿真环境与现实实验环境误差导致的装配策略性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN114637404A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210312681.X
申请日：2022-03-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态分层融合的人机交互方法和系统，包括使用单目相机和麦克风对人体交互动作和语音进行视频采集，从得到的视频中提取得到视频数据和语音数据；将语音数据送入语音识别模块得到语音识别结果；将视频数据送入已训练好的骨骼提取网络得到人体骨骼序列图像和手部骨骼序列图像；将人体骨骼序列图像送入动作识别模块得到动作识别结果；将手部骨骼序列图像送入手势识别模块得到手势识别结果；将语音识别结果、动作识别结果和手势识别结果送入融合决策模块，得到综合控制指令，将综合控制指令发送至无人系统终端进行运动控制。系统硬件平台简易、交互效果好并且实时性高稳定性强。系统硬件平台简易、交互效果好并且实时性高稳定性强。
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公开(公告)号：CN119469621A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411664722.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G01M5/00
Abstract: 一种软体机器人刚度测量装置，包括第一电动滑台模块、第一定滑轮组模块、方向调节模块、绳索、数据检测控制模块和角度调节模块；第一电动滑台模块包括第一滑台组件、拉力传感器、吊环和位移传感器，拉力传感器、吊环和位移传感器安装在第一滑台组件上，吊环安装在拉力传感器上；方向调节模块包括第二电动滑台模块以及安装在第二电动滑台模块上的第二定滑轮组模块；绳索一侧连接在吊环上，另一侧依次绕过第一定滑轮组模块、第二定滑轮组模块，并固定在安装于角度调节模块中的软体机器人上；数据检测控制模块用于收集并分析拉力传感器、位移传感器的实时数据，以得到刚度测量结果。本发明可以满足软体机器人变形前后不同形状时的刚度测量需求。
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公开(公告)号：CN119168977A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411241891.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06F18/24 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种磨削机器人图像数据质量评价方法和装置，包括如下步骤：采集磨削机器人进行工作时的一维震动信号，并进行预处理；基于不同参数组合，对经预处理后的一维震动信号执行连续小波变换，生成CWT图像数据集，并记录图像数据生成时间；将CWT图像数据集输入预训练的Swin‑Transformer模型，对CWT图像数据进行分类，并获取分类准确率；基于相关系数，构建图像质量评价指标，获取图像质量评价得分；结合图像数据生成时间、分类准确率、图像质量评价得分，计算得到数据集综合质量评分，以确定最佳CWT图像数据集。
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