基于直肠感知功能的电磁控制式人工肛门括约肌装置

    公开(公告)号:CN102871773B

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201210352187.2

    申请日:2012-09-21

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及到一种基于直肠感知功能的电磁控制式人工肛门括约肌装置,该装置包括一个第一压板和第二压板构成的合页状机构、一个直流推拉式电磁铁、一个弧形闭合机构、一个小型滑块和两个压力传感器组成。第一压板与第二压板在左侧通过铰链铰接形成转动副;电磁铁固定在第二压板上;电磁铁内部的推杆通过第二压板的小孔,并且与第一压板通过滑块联接;弧形闭合机构固定在两个压板的末端,同时有两个柔性挡板固定在弧形闭合结构的左右两侧。本发明置于患者体内,可起到肛门括约肌的作用,通过压力传感器感知直肠内的压力并分析粪便量,然后通过对电磁铁通电与否直接控制人工肛门括约肌的开闭,具有设计简洁、制造方便、操作简单的优点。

    棉花流量传感器
    22.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104236654A

    公开(公告)日:2014-12-24

    申请号:CN201410492342.X

    申请日:2014-09-24

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开一种棉花流量传感器。本传感器主要由发射器和接收器组成。其中发射器电路包括LED驱动电路和电源电路;接收器电路包括光频转换电路、中央处理电路、CAN通信电路、串口电路。当有棉花通过输棉管道时,会衰弱接收器接收到的从发射器发出光的强度。通过对接收到光强的度量就可以间接测量瞬时通过输棉管道的质量流量。在接收端的接收电路中,起关键作用的光频转换芯片会将光强信号转为电信号,输出的电信号经过中央处理电路计算,得到最终测量值。

    采棉机智能控制系统
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103019123A

    公开(公告)日:2013-04-03

    申请号:CN201210570723.6

    申请日:2012-12-26

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种采棉机智能控制系统,该系统采用PC104微电脑控制器及图文显示器对采棉机监视和控制的系统,其人机交互界面用LabView进行编写,系统包括PC104微电脑控制器(1)、采棉机自动对行子系统(2)、棉花在线测产子系统(3)、采棉机行走速度自动控制子系统(4)、采棉机参数检测和状态监测子系统(5)、图文显示器(6)、CAN总线(7),控制器(1)通过CAN总线(7)接收来自自动对行子系统(2)、棉花在线测产子系统(3)、行走速度自动控制子系统(4)、参数检测和状态监测子系统(5)等发出来的数据,经数据处理或边界条件比较,实现采棉机的控制。该系统能提高采棉机的智能化性能,尤其是能提高采棉机状态参数的监控和采棉机自动对行、在线测产、行走速度控制,实现采棉机最优化控制。

    一种绿叶菜自动收割整理装筐机器人

    公开(公告)号:CN119937374A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411923235.8

    申请日:2024-12-25

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种绿叶菜自动收割整理装筐机器人,其特征在于,包括:下位机、供电系统、电子仿形系统、行走控制系统、收割控制系统和整理装筐系统,下位机用于控制机器人的各个系统运行;供电系统对各个系统进行电压转换及供电;电子仿形系统用于采集地面高度信息;行走控制系统用于控制机器人的行走速度和方向;收割控制系统用于实时调节割刀高度并控制割刀的启停,对收割完的绿叶菜进行除土,并运输完成除土的绿叶菜;整理装筐系统包括落筐模块、落菜模块和推筐模块,落筐模块用于落下空筐,落菜模块用于将已收割的绿叶菜落入空筐中,推筐模块用于将接满绿叶菜的筐子推出。与现有技术相比,本发明集成了收割、整理、装筐和送筐的全流程自动化。

    基于即插即用张量低秩近似的高光谱异常检测方法和系统

    公开(公告)号:CN117372407B

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202311444704.3

    申请日:2023-11-01

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于即插即用张量低秩近似的高光谱异常检测方法和系统。检测方法包括如下步骤:在数据输入模块中输入被检测图像数据集,并存储于数据库中;提取数据库中的被检测图像数据集,在数据特征提取模块中使用即插即用的张量低秩近似法从所述被检测图像数据集提取数据特征;将所述提取的数据特征输入数据分析模块中,并使用交替方向乘子法进行数据的分析处理;将所述分析处理的结果输入结果分析模块,并在结果分析模块中执行图像的异常分析。检测系统包括数据输入模块、数据特征提取模块、数据分析模块和结果分析模块。本发明针对高光谱异常检测抗噪声较差的问题提出了PnP‑TLRA方法,在背景复杂、噪音干扰的情况下具有较好的检测能力。

    一种自适应不同洞径的隧洞检测机器人

    公开(公告)号:CN118024282A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410374977.3

    申请日:2024-03-29

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种自适应不同洞径的隧洞检测机器人,包括:本体、自适应检测臂、作业工具包、自动浮充电池包、控制器、远程光电缆;自适应检测臂包括:检测臂自适应角度调节器、自适应距离调节器、灯光摄像声纳检测系统、巡检云台、支撑轮,自适应距离调节器一端与检测臂自适应角度调节器连接,另一端与支撑轮连接;自适应检测臂能够旋转伸缩,自适应检测臂用于对不同洞口直径的隧洞进行检测;灯光摄像声纳检测系统探测和识别水下物体以及洞口直径,然后将信息反馈至控制器,控制器指令自适应检测臂进行对应的旋转伸缩。与现有技术相比,本发明通过对自适应检测系统的设计,多条母线同时检测,达到高效快速检测不同隧洞直径的长距离隧洞的目的。

    一种异质喷药机器人任务分配与调度方法

    公开(公告)号:CN117808136A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311599717.8

    申请日:2023-11-28

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种异质喷药机器人任务分配与调度方法。该方法获取喷药机器人特征数据和任务数据后,在考虑喷药时间窗口和异质喷药机器人性能的基础上,采用自适应贪心迭代算法进行任务分配与调度,首先通过高效的启发式方法产生初始解决方案,同时采用自适应破坏机制,并根据进化状态自动匹配破坏算子和破坏强度,然后对解决方案进行破坏,破坏后的解决方案在重构阶段重新生成解决方案并结合局部搜索优化方法进一步优化解决方案,最终在到达算法的停止时间时,获取异质喷药机器人任务分配与调度的最佳解决方案。与现有技术相比,本发明具有能够实现在合适的喷药时间区间内,兼顾异质机器人不同性能,高效完成喷药任务的分配与调度等优点。

    一种基于变栅格的A*算法的机械臂路径规划方法

    公开(公告)号:CN117656060A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311595210.5

    申请日:2023-11-27

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于变栅格的A*算法的机械臂路径规划方法,包括以下步骤:S1、获取机械臂末端执行器的起始点和目标点的位姿;S2、将起始点和目标点之间的工作空间栅格化,利用粒子群算法优化栅格的尺寸和分布情况;S3、基于步骤S2优化后的栅格,采用A*算法进行路径规划,得到机械臂末端执行器所有的路径点;S4、对路径点的连线进行平滑处理,获得机械臂末端执行器的最终路径。与现有技术相比,本发明可以在保证轨迹规划精度的同时加快算法运行的效率。

    基于单目相机的移动机器人智能行人跟随控制方法及设备

    公开(公告)号:CN116909276A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310876944.4

    申请日:2023-07-17

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于单目相机的移动机器人智能行人跟随控制方法及设备,该方法包括以下步骤:S1、获取单目相机初次采集的行人图像;S2、获得行人的位置检测框信息和置信度;S3、判断置信度是否大于预设阈值,若是,执行步骤S4,若否,返回执行步骤S1;S4、确定待跟随的目标行人;S5、将目标行人设为跟踪目标;S6、获取目标行人图像;S7、预测目标行人位置预测框信息;S8、计算行人位置预测框底边中点像素位置;S9、计算目标行人距移动机器人的纵向距离及横向距离;S10、计算纵向距离偏差;S11、计算移动机器人的线速度和角速度,并重复执行步骤S6‑S11。与现有技术相比,本发明具有保证移动机器人稳定可靠地跟随行人移动等优点。

    一种基于视觉的远近距引导无人机自主降落方法

    公开(公告)号:CN116560389A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310671111.4

    申请日:2023-06-07

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的远近距引导无人机自主降落方法,包括:预先采集无人车图像数据集,结合yolov5神经网络,训练得到无人车检测模型;无人机在降落过程中按照设定时间间隔采集获取无人机下方区域图像,并输入至无人车检测模型进行识别检测;若识别出存在无人车,则进一步确定出无人车的位置信息、由控制模块输出远距离引导控制指令使无人机飞行至无人车上方设定距离位置;无人机采集靶标图像,并识别定位出靶标的位置信息、由控制模块输出近距离引导控制指令使无人机降落至无人车平台上。与现有技术相比,本发明不仅通过设计新的靶标来提高定位识别准确性,同时通过设计远近距引导来延长降落引导有效距离,进而提高无人机自主降落的精准性。

Patent Agency Ranking