-
公开(公告)号：CN116149315A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211466896.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向无人驾驶出租车集群远程人机共驾系统，其包括车端自动驾驶AI模块，所述车端自动驾驶AI模块为系统客户端，所述车端自动驾驶AI模块包括环境感知模块、驾驶控制模块、通信模块、异常处理模块等模块；云端远程驾驶模块，所述云端远程驾驶模块为系统服务端，所述云端远程驾驶模块包括人机交互模块和通信模块；每辆车都配有一个所述车端自动驾驶AI模块，对所述共驾系统只有一个云端远程驾驶模块。本发明通过设计了多车远程共驾系统，有别于以往单车远程驾驶的系统，本系统可以实现一安全员控制多车，并且为远程驾驶云端配置了UI交互界面和虚拟驾驶模拟器，使安全员远程驾驶的体验更加友好，提高远程驾驶安全员工作效率。
-
公开(公告)号：CN115825068A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310033662.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种动车车底防松铁丝断裂检测方法，包括：采用待检测防松铁丝特征信息与事先设定好的标准特征信息进行对比的方式进行检测，先采集一辆完好的动车底部防松铁丝的特征信息作为标准参考模板，在动车检修时，再次采集动车底部相同位置的防松铁丝特征信息，并与标准参考模板中的特征信息进行对比，判断防松铁丝是否发生断裂。根据本发明，无需负样本或者少量负样本的就能检测防松铁丝是否断裂，防松铁丝的检测更为简便，应用范围更广，对不同设备的防松铁丝检测都具有推广价值。
-
公开(公告)号：CN115796366A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211537475.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，特别是指一种森林虫害预测方法及虫害预测森林地图系统，所述方法包括：基于森林地理信息图层，获取并显示地理信息数据；基于环境特征信息图层，获取并显示环境特征数据；基于虫害特性信息图层，获取并显示虫害特性数据；基于感知节点分布图层，对森林虫害监测区域进行初始化全域监测并展示，对虫害高发区域进行重点监测并展示，获取并显示移动感知节点的移动信息以及采集到的数据；基于虫害趋势预测图层，基于改进的深度置信模型，预测虫害发展趋势与地理位置；基于数据存储模块，存储地理信息数据、环境特征数据、虫害特性数据。采用本发明，可以实现林木健康诊断与生态多样性变化的监测预警。
-
公开(公告)号：CN113447073A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110639988.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种仿生柔性模块化电子皮肤系统及其控制方法，电子皮肤系统包括上位机和至少一块电子皮肤，电子皮肤包括绝缘柔性材料层、传感器单元和中央处理单元，传感器单元和中央处理单元嵌入式安装在绝缘柔性材料层的内部，传感器单元和中央处理单元之间通过柔性电路FPC相互连接；每块电子皮肤的中央处理单元在设定的工作模式下工作，根据预设置的数据融合算法对预选定的传感器数据进行处理，输出传感器语义信息。与现有技术相比，本发明在绝缘柔性材料层的内部安装传感器单元和中央处理单元，电子皮肤可以覆盖在不规则物体的表面，传感器单元集成多种传感器，中央处理单元对传感器的测量数据进行融合，实现了类似人类皮肤的感受功能。
-
公开(公告)号：CN119719640A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411870012.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/15 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于肌电信号的手臂末端刚度估计方法、装置及介质，方法步骤包括：在机械臂末端装配六维力传感器，设置机械臂的控制模式与刚度系数；将机械臂末端随机设置在设定原点的一定范围内，操作者手臂佩戴肌电信号传感器，并拖拽机械臂末端到原点位置，实时采集记录机械臂末端位置信息，六维力信息和肌电信号；基于机械臂末端位置信息和六维力信息数据，计算手臂末端刚度真实值；基于肌电信号以及手臂末端刚度真实值，训练手臂末端刚度映射网络；采集受试者的肌电信号，输入完成训练的手臂末端刚度映射网络，估计得到受试者手臂末端刚度。与现有技术相比，本发明削弱了采集数据的零偏，手臂末端刚度估计的准确度更高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118415626B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410506147.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G16H50/30 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种人形机器人步态分析及机器人控制方法，涉及机器人控制技术领域。利用采集到的步态数据预训练步态分析与识别模型，用于评估人形机器人的步态参数，所述的步态参数包括：步态对称性、步态一致性、动作、步态相位以及步态健康程度；基于预训练的步态分析与识别模型实时估计出的步态参数。之后将预训练的步态分析与识别模型部署到人形机器人控制策略中；将步态分析与识别模型实时估计出的步态参数加入人形机器人控制策略的状态空间，由控制策略生成并执行相应的行为动作。本发明通过评估人形机器人在运动时的对称性、一致性，同时识别机器人的动作及其步态相位，以量化机器人的步态参数，以提高机器人在学习过程中的表现。
-
公开(公告)号：CN119165958A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411305091.X
申请日：2024-09-19
Applicant: 同济大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/16 , G06F18/25 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于多模融合的意图理解个性化人机交互方法，其特征在于为凝视、语音和手势三种信息源设置权重，来迎合用户偏好，在信息融合过程中，通过对三种信息源加权得到预融合信息源，将四种信息源组合融合估计用户意图，用户对结果进行反馈，记录该结果是否符合用户预期，每预测指定次数后，根据这些预测结果更新模态权重，同时将有效的意图指令发送给机器人，机器人完成相应任务，与现有技术相比，本发明具有高准确率、高可靠度的优点，此外本发明可以根据用户反馈周期性调整权重，能够迎合用户偏好，并且在特定场景下，可以通过权重的调节以适应不同场景各模态的适应，提高了人机交互的应用场景，提供个性化人机交互体验等优点。
-
公开(公告)号：CN119036442A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411126832.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于速度映射带的人机交互安全控制方法，包括以下步骤：在轴向工作区域内，利用机械臂导纳控制方法实现机械臂人机交互拖动示教；根据人机交互范围以及机械臂的工作空间，确定机器人的工作安全区间，在工作安全区间边缘设置基于位置的限位；在工作安全区间内设置速度映射带，用于在机器人接近限位点时进行速度映射；根据目标变速曲线计算速度映射带内速度曲线，作为速度阈值；在速度映射带内，基于速度阈值和导纳控制方法产生的控制速度进行机械臂控制，在除速度映射带外的其他工作空间内，基于导纳控制方法产生的控制速度进行机械臂控制。与现有技术相比，本发明具有保证了安全性、提高了用户体验等优点。
-
公开(公告)号：CN115711616B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210648405.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种室内室外穿越无人机的平顺定位方法及装置，涉及无人机定位技术领域。包括以下步骤：基于因子图优化框架，进行多源传感器信息融合；将多源传感器信息融合过程与VINS算法相结合，进行最大后验估计，获得基于GPS‑VINS因子图结构的因子图优化估计框架；将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，通过求解最大后验估计的优化问题，基于因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位。本发明提出的GPS‑VINS算法在室内外组合空间中实现了一致统一的定位，实现了无人机的无缝室内外组合空间飞行。
-
公开(公告)号：CN118415626A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410506147.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G16H50/30 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种人形机器人步态分析及机器人控制方法，涉及机器人控制技术领域。利用采集到的步态数据预训练步态分析与识别模型，用于评估人形机器人的步态参数，所述的步态参数包括：步态对称性、步态一致性、动作、步态相位以及步态健康程度；基于预训练的步态分析与识别模型实时估计出的步态参数。之后将预训练的步态分析与识别模型部署到人形机器人控制策略中；将步态分析与识别模型实时估计出的步态参数加入人形机器人控制策略的状态空间，由控制策略生成并执行相应的行为动作。本发明通过评估人形机器人在运动时的对称性、一致性，同时识别机器人的动作及其步态相位，以量化机器人的步态参数，以提高机器人在学习过程中的表现。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
70
records
(took 0.016 seconds)
