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公开(公告)号：CN107253194B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710636783.6
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种运载机器人手臂操控多点映射智能控制方法及系统，该方法包括：步骤1：对运载机器人手臂进行多次抓取训练，获得运载机器人在不同固定抓取点完成抓取任务的抓取样本集；步骤2：依据各手臂关节控制值的变化幅度a％对抓取样本集中进行关节分类，获得各类关节样本集；步骤3：利用步骤2得到的关节样本集构建运载机器人手臂关节控制值的预测模型；步骤4：将运载机器人基座与抓取台底端边缘之间的距离作为输入值，通过预测模型，分别得到各个关节的控制值并输出控制值，完成抓取任务控制。本发明通过建立机器人基座、抓取台之间距离与机器人手臂姿态之间的映射，避免了繁琐的运动学方程建立；获取准确的关节控制值，控制灵活。
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公开(公告)号：CN107054411B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710299459.X
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统，该方法利用两组无人机雪深测量装置实时监测列车运行环境中两个位置的实时雪深数据，使得雪灾监测大数据中心能对列车的运行以及运行环境进行连续和动态的监测，从而填补了现行监测手段存在的盲区；极大程度地利用了无人机雪深测量装置的灵活性，借助无人机雪深测量装置、工作站、雪灾监测大数据中心和地面列车控制中心建立了一个覆盖雪灾危险区域的监测网络与历史数据库；列车在接到调度信息后可以及时进行紧急制动，并在到达危险积雪位置之前停止运动；通过保持无人机雪深测量装置与列车的相对静止，保证了采集数据的可靠性与及时性，大大的避免了对轨道冰雪积累情况进行监控的盲区。
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公开(公告)号：CN107253195B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710636798.2
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种运载机器人手臂操控自适应混合学习映射智能控制方法及系统，包括以下步骤：步骤1：利用远程服务器控制运载机器人手臂重复进行多次抓取训练，获得抓取样本集；步骤2：按照手臂运动耗电量选取初始训练样本；步骤3：依据各手臂关节控制值的变化幅度对初始训练样本进行关节分类，获得各类关节样本集；步骤4：利用关节样本集作为最终训练集构建运载机器人手臂关节控制值的预测模型；步骤5：依次输入各个移动点的位置到预测模型，得到各个移动点位置上的各个关节的控制值，完成将抓取任务。本发明通过建立机器人基座、抓取台之间距离与机器人手臂姿态之间的映射，避免了繁琐的运动学方程建立；获取准确的关节控制值，控制灵活。
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公开(公告)号：CN107392317A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710631220.8
申请日：2017-07-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能环境运载机器人识别楼层的神经网络群体混合计算方法，该方法通过对采集的各种数据按照天气模式聚类后，再按照不同的天气模式，对波动的压力传感器读数进行FIR滤波处理后，再将其传输至数据分析模块进行神经网络学习，大大提高了楼层辨识的准确性、实时性。极大改善了压力传感器获取的数据的震荡的问题，极大提高了高度数据信号分析的精度；具有普遍适应性，能够应对各种海拔高度，各种地理位置，各种天气条件下的电梯楼层识别；并不局限于运载机器人在电梯内使用，还可以在楼道中进行楼层估计，也能应用于高空作业、无人机等领域。
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公开(公告)号：CN107272704A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710643174.3
申请日：2017-08-01
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0251 , G05D1/0214 , G05D1/0276 , G05D1/0278 , G05D2201/0216
Abstract: 本发明公开了一种融合无人机牵引的智能车辆及机器人室外运载方法，包括以下步骤：步骤1：将运输任务指令发送至指定的运载机器人和匹配的无人机；步骤2：无人机依据GPS导航飞行至运输任务起点对应的楼栋门口处；步骤3：运载机器人识别并匹配无人机；步骤4：成功匹配后，令无人机与运载机器人保持相对静止的稳定运动形态；步骤5：判断运动形态是否稳定，若稳定，则无人机指引运载机器人前行；步骤6：当运行至终点时，形态稳定解除，运载机器人按照楼栋定位片前行至运输任务终点位置，完成运输任务。将无人机作为一个单独的导航模块导航，成本低，对运载机器人兼容性高；构建无人机和运载机器人之间的不可入侵域，增强了牵引过程的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107253194A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710636783.6
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/162 , B25J9/1653 , B25J9/1656 , G05B2219/40298
Abstract: 本发明公开了一种运载机器人手臂操控多点映射智能控制方法及系统，该方法包括：步骤1：对运载机器人手臂进行多次抓取训练，获得运载机器人在不同固定抓取点完成抓取任务的抓取样本集；步骤2：依据各手臂关节控制值的变化幅度a％对抓取样本集中进行关节分类，获得各类关节样本集；步骤3：利用步骤2得到的关节样本集构建运载机器人手臂关节控制值的预测模型；步骤4：将运载机器人基座与抓取台底端边缘之间的距离作为输入值，通过预测模型，分别得到各个关节的控制值并输出控制值，完成抓取任务控制。本发明通过建立机器人基座、抓取台之间距离与机器人手臂姿态之间的映射，避免了繁琐的运动学方程建立；获取准确的关节控制值，控制灵活。
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公开(公告)号：CN107121566A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710299467.4
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G01P5/24 , B64C39/024 , G01M17/08
Abstract: 本发明公开了一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统，通过引入无人机风速测量装置对全线列车进行实时检测，实现了主动风速测量的新技术方案，避免了测量盲区，大大地降低了铁路部门安装沿线风速测风站的成本；针对各型号列车在不同运行工况下构建的列车倾覆模型，并利用倾覆模型实时计算列车的危险倾覆点，控制无人机风速测量装置时刻位于最佳风速测量点，且利用同心圆的测量点位置设置，保证了风速测量的准确度；该系统结构简单，操作方便，能够有效提高异常问题的检测效率，明显提高列车的运营安全性，具有较高的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN107089248A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710298271.3
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
IPC: B61L23/00
CPC classification number: B61L23/00 , B64C2201/12
Abstract: 本发明公开了一种列车失联时无人机智能防撞预警控制方法与系统，该方法通过对无人机进行改进，并且在铁路轨道沿线分散布置工作站，充分地利用无人机的灵活性，主动寻找失联列车并进行追踪，实现了监控的全覆盖，填补了对失联列车进行监控的盲区；此外，该系统还利用无人机预警装置在工作站进行任务交接，保证了监控任务的可靠性；同时，列车失联预警中心自动计算失联列车与前置列车、失联列车与后置列车之间的距离，并与前置安全距离和后置安全距离作比较，实现了自动控制的警报触发机制，简单可靠。
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公开(公告)号：CN107054412A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710299469.3
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
CPC classification number: B61L27/0038 , B61L23/00 , B64C2201/12
Abstract: 本发明公开了一种铁路车辆转向架冰雪的无人机智能测量与预警方法及系统，该方法利用两组无人机冰雪测量装置实时监测列车运行中两侧转向架的实时积雪深度数据和实时结冰厚度数据；该系统极大程度地利用了无人机的灵活性，借助无人机冰雪监测装置、工作站、冰雪积累监测大数据中心和地面列车控制中心建立了一个覆冰雪积累危险区域的监测网络与历史数据库；通过保持无人机雪深测量装置与列车的相对静止，保证了采集数据的可靠性与及时性。当实时积雪深度超过安全积雪深度时，或实时结冰厚度超过安全结冰厚度时，冰雪积累监测大数据中心向地面列车控制中心发出危险报告，从而使得地面列车控制中心能对列车进行实时调度，保证了启动应急机制的及时性。
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公开(公告)号：CN106970581A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710299446.2
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
IPC: G05B19/048 , G06T17/00
CPC classification number: G05B19/048 , G06T17/00 , G06T2200/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机群三维全视角的列车受电弓实时智能监测方法及系统，该方法通过引入无人机受电弓检测装置对受电弓进行全方位的检测，充分地利用无人机平台的机动性，主动快速寻找待检列车受电弓并进行追踪，保证了对待检列车受电弓检测的可控性和准确性；利用多组无人机可以在工作空间的不同区域同时工作的特点，通过多组并行工作以提高工作的效率，弥补单组无人机检测能力的不足，同时通过无人机群对受电弓的不同角度扫描实现对受电弓三维重建，实现对列车受电弓状态的全视角实时检测以及从技术方案上避免了受电弓监控系统的“视角盲区”和受电弓故障的检测盲区，能够有效提高异常问题的检测效率，这能明显提高列车的运营安全性。
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