公开(公告)号：CN114833054A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210542444.2

申请日：2022-05-18

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 武兴华 ,  肖明豪 ,  谭国煌 ,  孟伟 ,  林沐熹 ,  梁鹏 ,  邓权威

IPC: B05D7/24 ,  B05D1/36 ,  B05D7/00 ,  B05D5/00 ,  B05D3/02

Abstract: 本发明公开了一种超疏水涂层及其制备方法与应用，涉及材料表面技术领域。超疏水涂层的制备方法如下：将基底置于蜡烛火焰的上方，进行蜡烛烟灰沉积，形成预烟灰层；将偶联剂溶液与低表面能溶液混合后，滴入预烟灰层的表面，进行半固化处理，得到半固化的复合中间层；将高分子材料溶液涂布在半固化的复合中间层的表面；将上述制得的样品置于蜡烛火焰的上方，进行蜡烛烟灰沉积，形成高分子烟灰层；将样品置于50～300℃的条件下干燥0.5～3h后，在基底的表面形成超疏水涂层。本发明的制备方法，能够制得稳定性高、抗摩擦和防污防生物附着性能好的超疏水涂层，解决了现有超疏水表面稳定性差和难以实现水下实际应用的问题。

公开(公告)号：CN114706421A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210344428.2

申请日：2022-04-02

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孟伟 ,  郭创鹏 ,  刘芬 ,  臧家瑶

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种多无人机编队穿越框形障碍物方法，包括：无人机编队在飞行过程中，实时获取框形障碍物与无人机编队间的距离信息，以及无人机编队的位移信息；构建框形障碍物和无人机编队的相对位置模型；构建无人机速度控制模型；基于无人机编队的距离信息和位移信息、框形障碍物和无人机编队的相对位置模型，构建参数模型；根据所述参数模型构建对框形障碍物的位置估计模型以及无人机编队间的相对位置估计模型；根据构建的对框形障碍物的位置估计模型和无人机编队间的相对位置估计模型，结合所述的无人机速度控制模型，设计无人机编队穿越障碍物的控制器，利用控制器对无人机编队的飞行进行速度控制，从而使无人机编队穿越框形障碍物。

公开(公告)号：CN114519813A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210163948.3

申请日：2022-02-22

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 鲁仁全 ,  钟天达 ,  孟伟 ,  程志键 ,  任鸿儒

IPC: G06V20/00 ,  G06V40/20 ,  G06V10/22 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开提供了一种机械臂目标抓取方法及系统，包括获取夹取目标识别数据集；对夹取目标识别数据集进行图像预处理；基于预处理后的夹取目标识别数据集训练目标检测模型；基于训练好的目标检测模型对待夹取目标进行预测识别；基于预测识别结果，根据逆向运动学求解机械臂运动姿态；其中，所述基于预处理后的夹取目标识别数据集训练目标检测模型是根据预处理后的夹取目标识别数据集进行位置编码，然后基于位置编码后的夹取目标识别数据集基于自注意力原理进行编码器解码器的解算得到夹取目标识别数据预测集；根据夹取目标识别预测集得到最终的目标检测框。本发明实现了机械臂自主目标抓取，目标识别效果好、准确率高。

公开(公告)号：CN113562176A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110929482.9

申请日：2021-08-13

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孟伟 ,  连仕康 ,  鲁仁全 ,  陈科璟

IPC: B64C39/02 ,  B64D5/00

Abstract: 本发明公开了一种远程投放无人机大范围巡检系统，包括S1、垂直起降无人机的机舱中携带多架多旋翼无人机到达待作业区域；S2、启动投放装置将旋翼无人机投放出去；S3、地面控制系统对每一架多旋翼无人机进行任务规划，多旋翼无人机上通过图像传输模块传输到地面系统；S4、在将所有多旋翼无人机回收到垂直起降无人机的机舱中后，地面控制系统控制垂直起降无人机返回并降落到指定位置。本发明使用垂直起降无人机携带多架多旋翼无人机进行作业，提高了作业的效率以及作业半径，并且所采用垂直起降无人机无需额外跑道，节省起飞限制。垂直起降无人机能够大范围地实现自动化巡检的同时，多旋翼无人机则完成大范围的精细化协作巡检，实现远程投放的目的。

公开(公告)号：CN113342037A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110631320.7

申请日：2021-06-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 曹亮 ,  任鸿儒 ,  鲁仁全 ,  李鸿一 ,  孟伟

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种具有输入饱和的多旋翼无人机时变编队控制方法及系统，包括：对单个多旋翼无人机的物理特性进行建模，将建立的模型转化为状态方程；确定多个多旋翼无人机编队时的通信拓扑结构；针对第i个僚机建立高增益模糊状态观测器，估计系统不可测状态，得到系统的状态估计值；设计自适应切换事件触发机制并构建阈值自适应律，利用反步法构建自适应事件触发控制器；基于所述自适应事件触发控制器，在外部风扰和输入饱和的情况下控制所有僚机的位置与领机的期望轨迹保持同步。本发明让触发机制更加多元化和现实化的作用于多无人机系统，在保证闭环系统中所有信号半全局一致最终有界的同时，使多无人机时变编队队形保持稳定。

公开(公告)号：CN109344691A

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201810908972.9

申请日：2018-08-10

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 黄琼 ,  蔡倩倩 ,  付敏跃 ,  孟伟

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00771 ,  G06K9/00744 ,  G06K9/6256

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视觉安全校园管理监视方法，包括下述步骤：步骤一，建立危险器具目标检测图像库；建立危险器具目标检测图像库，将其分为源图像库和目标图像库；将所收集的包含危险器具的图像文件归类到源图像库和目标图像库中，且源图像库和目标图像库内的图像文件不重复；源图像库中的所有图像文件缩放到300x300像素，图像文件的内容为包含大部分场景下不同形态的危险器具；本发明的检测算法模块具有独立性，检测算法所得模型存储之后可直接被服务器获取供检测使用，无须每个流程都要经过检测算法模块，而且该模块可以和监控系统相结合，从监控系统获取视频帧进行检测，提高安全性，保证了校园处于安全的状态。

公开(公告)号：CN119183073A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411225725.0

申请日：2024-09-03

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 刘家伟 ,  连仕康 ,  王金汉 ,  孟伟

IPC: H04W4/029 ,  H04W4/02

Abstract: 本发明公开了一种基于旋转UWB的单基站三维定位方法及系统，该方法包括：基于全向定位系统的双UWB单元收集标签的状态信息；基于所述标签的状态信息计算导航坐标系中的估计标签位置；基于滑动窗口法和DBSCAN聚类算法对所述估计标签位置进行聚类，得到聚类标签估计坐标；对所述聚类标签估计坐标进行补偿，得到标签估计坐标。该系统包括全向定位系统模块、估计标签位置计算模块、估计坐标聚类模块和补偿模块。通过使用本发明能够有效地减少单个区域下的基站数量，同时为无人机室内飞行提供较为精确的定位服务。本发明可广泛应用于基站定位技术领域。

公开(公告)号：CN113988177B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202111255726.6

申请日：2021-10-27

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 蔡倩倩 ,  朱雅璐 ,  孟伟 ,  麦达明 ,  鲁仁全

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种水质传感器异常数据检测与故障诊断方法，包括：收集N个无标签样本水质传感器数据集并进行预处理；构造深强化学习网络，包括Alex卷积神经网络和Actor_Critic网络；建立作为强化学习中智能体进行交互的环境，设置每次智能体与环境交互的动作和得到的回报；针对深强化学习网络，输入样本数据，进行迭代训练至总回报值稳定收敛，提取网络模型参数保存最优的模型；将待检测的无标签样本传感器数据集输入模型中，生成多个超平面；将数据集划分为不同程度的正负区域；检测出现在准确度较低的超平面的负区域的数据点，将其视为异常数据；记录数据点多次出现在准确度较低的超平面的负区域时的对应的传感器，判断该传感器可能发生故障。

公开(公告)号：CN115179256B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202210658818.7

申请日：2022-06-09

Applicant: 鹏城实验室 ,  广东工业大学

Inventor： 鲁仁全 ,  李一亮 ,  孟伟 ,  程志键 ,  任鸿儒

IPC: B25J9/00 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明属于机器人技术领域，公开了一种远程示教方法及系统。该方法包括：云端服务器获取被控设备所处环境的图像数据；将图像数据发送至对应的一个或多个主控设备，以使主控设备生成虚拟仿真环境，通过可穿戴式虚拟现实设备展示虚拟仿真环境，通过示教手柄收集示教动作信息，生成并反馈示教数据；在接收到多个主控设备反馈的示教数据时，从中选择目标示教数据发送至被控设备，以使被控设备完成对应的示教动作。通过上述方式，实现了适应多用户的多生产需求，使得机械手在生产需要改变时能够及时改变示教方案，提高了示教器应对复杂多变结构的工件的示教能力，且无需技术人员现场监督。

公开(公告)号：CN112347069B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202010826494.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 鲁仁全 ,  赖周浩 ,  任鸿儒 ,  李鸿一 ,  孟伟

IPC: G06F16/182 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于制造大数据的制造企业预测型维修服务方法，企业内部服务器收集用户上传的数据或机器控制系统实时上传的运行代码和参数变化，然后将收集的数据进行清洗，再通过Hadoop中的HDFS文件系统进行存储以及使用MapReduce进行运算分析，将数据采用逻辑回归模型进行建模，以及将逻辑回归模型得到的概率值带入似然函数并计算结果，达到预测故障类型的目的；预测的故障类型发送给就近的维修站点，而频繁的故障反馈给生产部门。本发明根据大数据分析，对于频繁发生故障的技术点，及时反馈给生产部门，以便改进以提高产品质量。这使得售后维修服务开展有所依据，加快了维修服务的效率，也提升了产品公司的服务竞争力。