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公开(公告)号：CN110134240A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910397836.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电与头姿混合接口的机器人轮椅控制系统，包括头姿识别部分、SSVEP脑电识别部分和机器人轮椅控制系统，所述SSVEP脑电识别部分采用典型相关分析算法提取脑电特征；所述头姿识别部分采用基于深度图像的随机森林结合最近点迭代方法来估计头部姿态；所述机器人轮椅控制系统用于将控制信号转化为电机控制命令以驱动机器人轮椅。本发明利用用户头部姿态与SSVEP脑电波来对机器人轮椅进行控制，其中SSVEP脑电信号用于控制机器人轮椅的左转、右转，头姿信号用于控制机器人轮椅的前进、后退及速度控制。本发明丰富了机器人轮椅的功能，方便了残障人士及老年人的出行。
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公开(公告)号：CN109858565A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910151241.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供基于深度学习的融合全局特征和局部物品信息的家庭室内场景识别方法。包括步骤：构建家庭室内场景图片训练集和测试集，训练集送入Alexnet、Googlnet、VGG三个卷积神经网络分别训练并测试得到场景特征；赋予三类场景特征相应权重，加权平均后作为全局特征；利用SSD卷积神经网络训练并得到家庭室内场景下常见物品的局部特征；采用矩阵拼接的方式融合全局和局部物品特征；聚类算法处理融合结果，生成场景分类中心向量；以场景分类中心向量作为分类标准，判断并输出待检测图片所属场景类别。利用本发明可使家庭服务机器人具备自动识别环境蕴含的场景语义，提升机器人智能化水平。
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公开(公告)号：CN109648563A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910001011.4
申请日：2019-01-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种串联机器人运动控制方法及计算机存储介质，所述的控制方法是根据机器人的末端点和关节点位置信息去控制机器人达到目标点位置，包括步骤：(1)建立全局坐标系并确定目标点位置信息；(2)获取末端点和关节点的位置信息；(3)计算各关节点所需角度信息；(4)采用PID方式分别控制各关节电机往目标方向转动；(5)检测末端和目标点之间的距离是否到达允许误差范围内，如果达到则停止转动，如果没有则回到步骤(2)执行。本方法克服了目前机器人控制方法中求解繁琐、控制效率低等问题，能够有效的降低运算和控制的复杂度，减轻控制器的负担。
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公开(公告)号：CN109639548A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910135207.2
申请日：2019-02-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/40
CPC classification number: H04L12/40013 , H04L2012/40215
Abstract: 本发明公开了一种桥接ROS系统和CANopen网络实时通信方法，ROS系统包括从最底层到最高层叠层依次设计的CANopen驱动模块、CANopen核心模块、CANopen主站模块和CANopen桥接模块；方法包括步骤：通过CANopen驱动模块驱动PC平台的CAN硬件设备，实现CAN总线的打开和关闭以及CAN报文的收发操作；在CANopen核心模块中设定CANopen协议，基于CANopen协议实现CANopen驱动模块与上层之间的数据交互；通过CANopen主站模块检测CANopen网络中的所有节点，并实现CANopen网络中所有设备的自动识别罗列、识别和初始化，并为具有已知配置文件的所有设备创建ROS topic和sercives；通过CANopen桥接模块提供OD服务，并将已知配置文件的功能映射到标准ROS消息，实现ROS网络中ROS节点的ROS消息访问；本发明满足不同通信任务的实时需求，提升了CANopen网络对机器人的适应性。
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公开(公告)号：CN109297507A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811127371.0
申请日：2018-09-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C23/00
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性传感器的免对准动作的人体四肢运动捕捉方法，包括如下步骤：利用参照物提供水平和方位姿态参考；人体正对参照物，将一个IMU平稳放置在参照物上，使得IMU坐标系和参考坐标系一致；利用IMU输出得到的IMU相对于地理坐标系的姿态，进而实现参考坐标系与地理坐标系之间的对准；在IMU外壳上设定箭头标记，根据标记将若干个IMU分别佩戴在人体四肢的相应位置上，实现IMU和四肢坐标系之间的有效对准；实现对于人体四肢运动的捕捉。本发明通过合理的准备工作和佩戴方案，避免了通常所需要的对准动作就可以实现对准，进而实现四肢的运动捕捉，在保证精度的前提下，减少了对准时间，在偏瘫运动康复和体感游戏等领域具有极大的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108272565A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810105200.1
申请日：2018-02-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61G5/04 , A61G5/10 , G05B19/042 , G05D1/02
CPC classification number: A61G5/045 , A61G5/10 , A61G5/1051 , A61G2203/10 , A61G2203/30 , A61G2203/70 , G05B19/0423 , G05D1/024
Abstract: 本发明公开了一种智能安全轮椅，由双闭环控制系统控制驱动轮转速，以实现对速度的精确控制，同时提供使用者操纵杆控制和自主导航2种控制方式，自动避障及实时检测用户身体状况是否发生异常并采取相应保护措施的智能安全轮椅，以给老年人、残障人士的出行提供便捷与安全保障。与传统轮椅相比，该智能安全轮椅能够检测用户的身体状态，当判断用户身体状况异常时，及时发出警报，停止电机动作，安全性高，特别适合老年人以及残障人士使用。
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公开(公告)号：CN107349570A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710407640.8
申请日：2017-06-02
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: A63B23/1209 , A61B5/1071 , A63B23/1245 , A63B23/14
Abstract: 本发明公开了基于Kinect的上肢康复训练与评估方法，包括基Kinect的上肢测量方法和上肢运动康复训练模块与评估模块。基于Kinect的上肢测量方法主要是通过Kinect分别实时提取康复医师和患者上肢的肩、肘、腕关节的空间位置，并计算肩部、肘部相对参考关节点的三个自由度的动作角度；上肢运动康复训练模块与评估模块，先设计一套擦桌子、擦玻璃虚拟康复环境，其次，康复医师设计一套用于完成虚拟环境任务的标准动作，并根据Kinect的上肢测量方法计算生成标准运动角度数据模块，最后，通过Kinect上肢测量方法获得患者完成虚拟康复任务的实际运动数据模块，并与标准运动数据进行匹配，康复医师评估患者实际运动质量，给患者提供合理的康复反馈。
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公开(公告)号：CN104166750B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410274653.9
申请日：2014-06-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于加权协同算法的Robocup救援协作方法，通过定义基于角色的加权协同图，并对单个智能体能力和多个智能体协作能力建模；建立智能体协作团队，对智能体交互性进行有效地建模；使用加权协同图学习算法估算执行任务的最优角色分配。学习算法从平时仿真中角色任务分配的例子、比赛中得到的观测值以及一个接近最优的角色任务分配策略算法中获得一个加权协同图学习算法。该方法用于Robocup救援比赛平台，大量的实验仿真测试结果表明，加权协同图的方法能够形成一个近似最优的智能体协作团队。
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公开(公告)号：CN105487665A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510872912.2
申请日：2015-12-02
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F3/011 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提供一种基于头部姿势识别的智能移动服务机器人控制方法，该方法利用约束局部模型算法检测脸部特征点，再利用脸部特征点的几何关系估计当前头部姿态，从而使患者能够用头部来控制智能移动服务机器人的运动。其具体实现包括如下步骤：训练头部姿态样本得到脸部特征点形状模板和特征点的局部模板；利用Ki nect采集头部图像并找到脸部位置；通过约束局部模型算法检测脸部特征点；利用检测到的特征点估计当前头部姿态；再根据不同的头部姿态参数给移动服务机器人发出不同的控制命令。利用本发明的方法，使得残障人士也可以利用头部稳定地控制智能移动服务机器人，方便了他们的出行。
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公开(公告)号：CN105105938A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510411577.6
申请日：2015-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61G5/10
Abstract: 本发明提供一种基于人脸朝向识别与跟踪的智能轮椅控制方法,该方法包括：响应于使用者所选择的手动模式或智能模式中的一种，控制轮椅运动方向；在手动模式下，响应于使用者对操纵杆的操作实现轮椅运动方向的控制；在智能模式下，激活轮椅上的摄像头，通过一控制器对从摄像头所获取的图像进行预处理并得到人脸图像序列，再通过边缘检测得到人脸图谱，接着提取眼部图谱并对眼部特征利用LVQ神经网络进行建模和识别，然后通过人脸朝向识别的结果来控制轮椅的运动方向。本发明的智能轮椅控制方法，在操纵杆控制轮椅运动方向的基础上，可通过摄像头采集的人脸图像识别其朝向，并根据其识别结果控制轮椅的运动方向，实现了人机自然交互控制。
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