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公开(公告)号：CN119238516A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411475829.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能视觉与机械臂应用技术领域，尤其涉及一种视觉机械臂物品定位拾取方法及系统，集成高精度的视觉检测与灵活的机械臂执行机构，实现了从目标检测到精准拾取的全自动化流程，减轻了人工操作的负担，提高了生产效率，针对传统视觉识别系统计算量大与资源消耗高的痛点，本发明进行了深度的轻量化改进，通过优化算法结构、减少模型参数量及计算复杂度，本系统相比原模型在性能上实现了成倍的提升，同时显著降低了对计算资源和硬件配置的依赖，这不仅使得系统能够在树莓派等低成本硬件平台上高效运行，还大幅降低了部署成本，提升了系统的普及率和可用性。
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公开(公告)号：CN119200612A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411368968.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于智能信息技术领域，具体涉及一种基于建图和导航算法的仓储智能车的路径规划方法，包括步骤一、动态雷达扫描模块实时检测获取环境信息，建图模块结合Gmapping算法和Cartographer算法，完成全局地图的预建图的构建；步骤二、导航模块借助Nav2系统进行定位和路径规划，计算仓储智能车的运动路径和速度信息，生成导航指令；步骤三、通信模块将所述导航指令传输至仓储智能车，仓储智能车执行导航指令，完成预定的运动任务，凭借高效的模块间通信与动态路径规划，本发明能够应对复杂环境下的多种障碍物，确保智能车高效、安全运行，尤其适用于要求高精度和连续性的仓储环境。
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公开(公告)号：CN119105342A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411197133.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 海南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于事件触发的多驱动伺服系统的H∞控制方法，包括以下步骤：建立带干扰的多驱动伺服系统模型，对干扰进行解耦，并建立时间触发机制下系统的最优值函数；利用辨识神经网络对系统模型进行系统辨识，得到基于神经网络辨识系统模型；基于事件触发机制，判断事件触发的误差是否违反设定阈值，若否，则不更新控制器，若是，则将计算得到的最优控制策略来更新控制器，以应对最坏情况下的干扰，完成H∞控制过程；其中计算得到的最优控制策略和最坏干扰策略的获取过程包括：利用批评神经网络逼近最优值函数，得到最终的控制策略和干扰策略。与现有技术相比，本发明具有提高了系统状态预测的准确率，同时减少计算资源的浪费等优点。
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公开(公告)号：CN118944506A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410995959.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性控制策略的永磁同步电机伺服控制方法，方法包括以下步骤：S1、构建永磁同步电机伺服系统的数学模型；S2、构建观测器的估计误差动态系统；S3、获取期望的数理输出值；S4、获取坐标变换后的系统；S5、根据坐标变换和期望的数理输出值得到基准非线性非递归控制律；S6、基于基准非线性非递归控制律得到输出执行律；S7、基于上述设置输出六路PWM信号控制电机对应的变换器。与现有技术相比，本发明具有等优点。
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公开(公告)号：CN116645381B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310758898.8
申请日：2023-06-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于医学图像分割领域，具体涉及一种脑肿瘤MRI图像分割方法、系统、电子设备及存储介质。所述方法包括以下步骤：S1获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理；S2将与处理后的数据输入到混合U‑Net模型中进行处理，得到分类结果；所述混合U‑Net模型是基于U‑Net模型和CNN模型构建的。本发明实现在MRI图像中的脑肿瘤分割，解决U‑Net网络结构存在的细粒度特征提取能力不足、模型参数量较大，以及原始数据集预处理效果不佳的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118848964A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410899056.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种针对非正弦周期噪声的多轴机械臂自适应鲁棒控制方法，包括以下步骤：基于多轴机械臂的雅可比矩阵，建立多轴机械臂的统一的运动学方程；引入伪逆类型方案求解机械臂运动学方程，并得到关于关节加速度的微分方程；针对非正弦周期噪声设计自抗扰归零神经网络；针对非正弦周期噪声，构建多轴机械臂自适应鲁棒控制方程，求解得到相应控制结果；根据控制结果，驱动多轴机械臂完成相应的运动规划任务。与现有技术相比，本发明基于雅克比矩阵、自适应控制和PID方法，提出针对非正弦周期噪声的自适应鲁棒控制方案，使多轴机械臂在非正弦周期噪声干扰下仍然能够精确地完成特定运动规划任务，有效提高多轴机械臂运动控制的鲁棒性和精准性。
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公开(公告)号：CN118644663A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410806688.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于全局局部融合注意力的红外海面目标检测方法，包括以下步骤：获取红外海面图像进行预处理；将预处理后的红外海面图像输入基于全局局部融合注意力的主干网络中进行特征提取，获得多尺度的特征信息；将所述多尺度的特征信息输入自适应多尺度特征融合编码器中进行尺度内交互和自适应跨尺度融合，获得多尺度的融合特征信息；采用查询选择从多尺度的融合特征信息中选择融合特征信息作为初始对象查询，并采用解码器将所述初始对象查询转化为目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升红外海面目标检测的准确性和稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN118192584A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410406939.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种基于MPC‑NDQN的无人机着艇方法、设备、介质，方法包括如下步骤：通过构建无人机动力学模型，得到基于输入控制量和状态变量的离散化的线性状态空间方程，通过MPC得到未来一段时间内的着艇轨迹；基于着艇轨迹，利用NDQN更新噪声网络的网络参数；基于更新后的噪声网络得到最优动作，实现无人机飞行姿态的控制，NDQN中，以无人机的位姿和降落点的坐标作为状态空间，以无人机的飞行姿态作为动作空间，以着艇轨迹跟踪率作为奖励函数，且采用计及新老信息置信度和远见程度的价值函数。NDQN网络中带有标准正态分布的噪声，能在训练时产生一定的随机性，因此无人机即使在不确定的环境下也能精准跟踪最优着艇轨迹。
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公开(公告)号：CN118038038A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410056486.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于统计学改进的弱监督语义分割方法、装置及介质，其中方法将待分割图像输入基于统计学改进的语义分割网络中，生成分割结果图，语义分割网络包括：特征编码模块：用于将输入的待分割图像处理为具有空间权重参数的特征图；语义亲和信息模块：用于基于统计学原理提取语义亲和信息；特征解码模块：将经过特征编码模块处理后的特征图送入相应的解码器经过上采样得到最终的分割结果。与现有技术相比，本发明能够提高网络对全局特征的提取能力，改进的基于统计学原理的语义亲和模块能够提高网络对语义亲和信息的提取能力，增加语义分割精度，同时端到端的网络弥补了多阶段训练复杂性高的缺点。
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公开(公告)号：CN116974306A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310882142.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 海南大学
IPC: G05D3/20
Abstract: 本发明涉及一种基于惯性测量单元和Madgwick算法的无人艇云台摄像头自调平稳定方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取惯性测量单元的加速度计、磁力计、陀螺仪的九轴数据，使用四元数法和Madgwick姿态融合算法计算实际姿态角；将实际姿态角与期望姿态角数据作差处理，获得当前状态无人艇云台姿态角的误差角度，采用增量式PID控制算法对当前误差角度进行校准，计算实际控制量；根据实际控制量控制三轴电机转动，实现无人艇云台自稳定。与现有技术相比，本发明提高了无人艇云台摄像机的稳定性与可靠性，且遇到大幅度姿态变化时，可快速有效到达稳定的状态。
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