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公开(公告)号：CN117008470A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310721208.1
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换拓扑下的多智能体系统事件触发一致性控制方法，包括基于T‑S模糊模型对非线性多智能体系统建模，让状态空间中的连续时间半马尔科夫过程{r(t),t≥0}的状态转移概率满足设定条件，基于离散采样数据及事件触发策略设计事件触发条件及切换拓扑下的一致性控制协议，构造Lyapunov‑Krasovskii泛函，给出切换拓扑下多智能体系统实现事件触发一致性的充分条件，基于所述充分条件，利用求解线性矩阵不等式获取各增益参数，并通过所述一致性控制协议调节，使所述多智能体系统模型中所有智能体的状态一致，基于采样机制和事件触发策略，实现了切换拓扑下非线性多智能体系统的一致性，节约了计算成本和通信资源，排除了Zeno行为。
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公开(公告)号：CN116883988A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310721203.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的车辆检测方法，该方法通过激光雷达点云数据提供的距离以及结构信息，从而获得道路环境下周围车辆的位置及尺寸信息。旨在改善自动驾驶场景下三维车辆检测任务中对点云特征的有效利用。该方法具体包括：首先，对输入的点云数据进行预处理；其次，通过改进的特征提取模块进行点特征提取；然后，使用边框建议模块进一步加强网络对车辆信息的学习；最后，输出最终车辆检测结果。
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公开(公告)号：CN116698072A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310786344.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视场的深度启发三维A*路径规划方法，具体是一种采用动态视场策略，以新的深度启发网络构建启发函数模型引导节点搜索的三维A*路径规划方法。目的是解决现有三维A*路径规划方法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：获取三维规划地图，设定路径规划的起点终点；步骤二：在三维规划地图上采用传统A*算法获取规划的实际路径代价值，与规划过程中的动态视场图像，构建序列组；步骤三：将序列组送入深度启发网络用于训练；步骤四：深度启发网络输出当前位置距离目标位置的路径代价估计值作为启发函数值引导路径规划。本发明具备三维场景下搜索效率高的优点，在保证路径质量的同时具有较小的搜索面积。
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公开(公告)号：CN113765449B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110864550.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/05 , H02P21/30 , H02P25/092 , H02P25/098 , H02P6/16 , H02P6/17
Abstract: 本发明公开一种基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法，根据SRM相电感变化曲线特征，设计双Sigmod激励函数，通过神经网络电感模型在线获得电感强非线性信息，实现基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制。在模型学习过程中，引入PD的偏差预处理方法，进一步加速了神经网络电感模型参数更新。本系统可构成嵌入式系统，基于神经网络电感模型，实现转矩到磁链准确转换，转换后得到参考磁链，实现SRM的磁链控制，有效抑制SRM转矩脉动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115319755A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211137827.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法，针对负载转矩传感器的情况下，通过反映负载大小变化的电机驱动电流与关节扭转角之间的特性，描述关节在不同负载下的迟滞特性，在GRU神经网络的基础上引入反馈结构，利用模型输出值与期望输出值之间的误差组成补偿量，反馈给GRU神经网络模型，用于校正GRU神经网络模型的输出值，以提高关节的GRU神经网络模型精度。柔性关节迟滞模型预测随负载变化的扭转角，作为补偿量，修改关节的角度设定值，从关节输入端，间接实现对关节迟滞特性造成误差的有效补偿。本发明是一种低成本补偿控制方法，有利于低成本高精度轻型工业机器人的高端智能制造中的大量普及。
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公开(公告)号：CN114754768A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210480403.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种点线融合的视觉惯性导航方法，具体是一种根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权的视觉惯性导航方法。目的是解决现有视觉惯性导航方法因场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失，以及线特征容易错误关联的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：相机采集灰度图像，IMU传感器采集加速度和角速度，主控进行数据的对齐；步骤二：几何表示点线特征，为视觉惯性导航系统的特征追踪模块引入线特征；步骤三：提取与合并线特征，剔除无用的线特征，减小线的误匹配率；步骤四：求出点线得重投影误差，并进行点线误差融合；步骤五：求出点线重投影误差的雅可比矩阵。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN113759713A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110880826.1
申请日：2021-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种忆阻模型与神经网络混合的谐波减速器误差补偿控制方法，将忆阻器模型改进成为忆阻迟滞模型，用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律；借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值进行补偿。RBF神经网络与忆阻迟滞模型输出叠加，构成谐波减速器混合迟滞模型，通过谐波减速器迟滞特性建模，预测在不同转矩下的扭转角输出，从谐波减速器驱动端进行传递误差的补偿。与从制造角度解决谐波减速器传递误差的方法完全不同，回避了谐波减速器的复杂结构与柔轮与刚轮之间周期性的啮合、脱开、再啮合的正反转传动的复杂运行机制，从信息建模与补偿的角度，提高谐波减速器的转换精度。
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公开(公告)号：CN112959321A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110184868.1
申请日：2021-02-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于改进PI结构的机器人柔性关节转换误差补偿方法，在对称Play算子的结构基础上，将Play算子中的线性部分用改进后的非线性Sigmoid函数替代，构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数，得到非线性迟滞算子，以新迟滞算子为激励函数，构建神经网络迟滞模型，对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模，并基于该神经网络迟滞模型对柔性关节的驱动电机的进行控制补偿。本发明的神经网络迟滞模型具有在线学习能力，能够在线补偿工业机器人关节本身结构带来传递非线性误差，提高工业机器人关节执行的精度。
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公开(公告)号：CN112889460A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110074032.6
申请日：2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结构简单、操作简单、可用性高，能提高工作效率，降低发生事故风险的自动建立防火带机器人。该自动建立防火带机器人包括设有机器人基体；所述机器人基体上方的前端设置有PLC控制器以及摄像采集单元；所述机器人基体上方的后端设置有机械臂装置；所述机械臂装置上设置有圆形锯齿切割装置；所述机器人基体的底部设置有履带行走装置；所述机器人基体前端设置有通过多连杆机构与机器人基体连接的铲斗；所述PLC控制器与控制台之间设置有增压泵；所述机器人基体的后端设置有储水箱；所述机器人基体的两侧均设置有导水管；所述导水管上设置有均匀分别的喷头。采用该自动建立防火带机器人可以显著降低森林火灾发生时消防人员的工作强度。
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