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公开(公告)号：CN117539154A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311829715.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种病态数据约束下的渐进式人形机器人模仿与控制算法，该算法包括以下步骤：首先，基于约束型的渐进式模仿学习算法与无监督强化学习算法，对底层策略模型进行预训练，获得多种通用技能；然后，冻结所述底层策略模型的所有参数，并训练任务策略，对多种通用技能进行组合以完成特定复杂任务；最后，在仿真环境中对训练后的任务策略进行验证。本申请首先利用大量非结构化运动剪辑数据集，通过预训练一个底层策略获得一系列可复用的通用技能，然后冻结底层策略的参数后再对任务策略进行训练，能够使人形机器人在执行复杂运动技能的同时，做出连贯的类人动作。
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公开(公告)号：CN116959068A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310836841.5
申请日：2023-07-07
Applicant: 同济大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于动态神经网络的多视角表情识别方法，包括以下步骤：获取待检测的图像；对图像进行人脸面部检测，分割出面部图像并进行人脸区域对齐；对对齐的面部图像进行图像预处理；构建基于深度卷积神经网络的表情识别模型并进行训练，表情识别模型包括依次连接的浅层特征提取层、多个由卷积采样模块和残差单元组成的块以及全连接层，以预处理后的图像作为输入，输出识别的表情结果，其中，卷积采样模块基于输入的特征图动态生成掩膜，生成的掩膜用于控制对应残差单元中卷积层的卷积位置，实现动态范围卷积；利用训练完成的表情识别模型进行多视角表情识别。与现有技术相比，本发明具有识别准确率高、鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN116638550A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310631476.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出一种电子皮肤感测模块及机械臂，电子皮肤感测模块包括硅制芯片基底、接近传感器、三轴加速度计、温度传感器、法向力传感器和微控制器；接近传感器、三轴加速度计、温度传感器、法向力传感器和微控制器均设于硅制芯片基底上，接近传感器、三轴加速度计、温度传感器和法向力传感器均与微控制器信号连接，本发明的电子皮肤感测模块包括接近传感器、三轴加速度计、温度传感器和法向力传感器，可以识别物体的接近、法相接触力的大小、三轴加速度和表面温度，为机械臂提供更精密的感知效果。
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公开(公告)号：CN116587276A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310622993.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的机器人线缆操作方法、装置及存储介质，其中方法包括：在虚拟环境中创建场景，通过移动线缆两端生成运动学数据；在离线阶段，利用生成的运动学数据对大模型进行微调，训练得到基于超大参数量模型的线缆运动学模型；在真实线缆上，对多个关键点进行标记，基于卡尔曼滤波，利用RGB相机感知关键点状态；基于关键点状态，构建神经网络模型并进行在线学习，得到线缆运动学模型的修正函数；基于修正后的线缆运动学模型求解优化后的控制输入，真实机器人根据优化后的控制输入对真实线缆进行控制，将真实线缆变形为目标形状。与现有技术相比，本发明可以有效拟合线缆运动学规律，具有线缆操作精确等优点。
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公开(公告)号：CN116486455A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310378500.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于数字人的多视角表情识别方法，包括以下步骤：获取真实世界表情数据集；基于MetaHuman工具生成多角度下的多种表情的数字虚拟人脸，构建数字人表情数据集；构建角度分类模型用于对输入的图像进行角度分类；构建表情分类模型，并固定角度分类模型的网络权重，基于数字人表情数据集和真实世界表情数据集，结合角度分类模型的分类结果训练表情分类模型；基于小样本学习方法，利用训练完成的角度分类模型和表情分类模型的输出，对表情分类模型的网络参数进行调整，得到最优表情分类模型；基于角度分类模型和最优表情分类模型对输入的多视角表情进行识别。与现有技术相比，本发明具有真实场景下识别精准等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116454939A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310240452.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种发‑储‑配‑用智能配电模组及其方法，该智能配电模组包括分别与边缘AI能量管理模块相连接的风光能耦合发电模块、蓄电池电容长短时储能模块、多模电压配电模块，边缘AI能量管理模块用于执行预设的发‑储‑配‑用智能控制程序，并结合当前发电及用电状态数据，生成对应的控制指令后下发给其他模块；风光能耦合发电模块用于获取当前风能发电及太阳能发电数据，实现时序功率波动自适应的电压电流调控；蓄电池电容长短时储能模块用于实现不同储能策略的自动切换；多模电压配电模块用于实现蓄电池与超级电容的储能调配。与现有技术相比，本发明能够实现能量的最大集约化利用，具有适用范围广、智能水平高、可长时间运行等优点。
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公开(公告)号：CN116399345A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310289052.4
申请日：2023-03-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种固定节点辅助的移动智能体SLAM绝对定位方法，根据移动机器人的位姿变换信息获得因子图，并且确定协方差；根据因子图估计IMU的偏差，更新移动机器人的轨迹和地图；根据IMU的偏差确定移动机器人的定位状态。本发明在移动机器人进行建图和定位时，能够使用已知绝对位置的固定节点进行辅助，从而提高建图和定位的精度；利用固定节点辅助的方法，实时监测移动机器人的定位情况，能够及时纠错，提高了移动机器人的鲁棒性和可靠性；能够集成在多种功能的传感器网络中，便于部署。
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公开(公告)号：CN116300436A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310154443.5
申请日：2023-02-23
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号融合的机器人类人阻抗控制方法及系统，包括模仿学习阶段、强化学习阶段和行为控制阶段，所述模仿学习阶段用于通过传感器从人类演示中学习任务相关的刚度几何，使用运动重定向方法将其迁移到机器人任务中，然后再现学习到的轨迹轮廓、刚度轮廓，用于对机器人强化学习模型进行训练，所述强化学习阶段用于提高控制器在线适应的能力，将任务刚度轮廓以一种自适应最优的方式提供给机器人，进而对机器人的关节位置、关节角度和接触力进行仿人阻抗控制。通过强化学习模型设置自适应率，建立接触力和位姿的顺应性关系，实现机器人在精细抓取任务中的柔顺行为，解决了机器人抓取力控制过程中的对各种物体的自适应性。
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公开(公告)号：CN116203834A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310210819.X
申请日：2023-03-07
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本申请公开一种无人系统逻辑信息流动态感知控制方法及设备，在该方法中，基于预设的节点感知模块，确定无人节点对应预设时间段的至少一个逻辑感知状态数据；基于所述至少一个逻辑感知状态数据，生成逻辑信息流；基于所述逻辑信息流，检测所述无人节点的至少一个工作状态是否存在异常；响应于所检测到的存在异常的第一工作状态，调整所述第一工作状态所对应的工作模块。由此，通过将预设的节点感知模块安装在无人节点的系统中，能够采集并挖掘逻辑信息流的数据，及时发现无人系统所处的状态的问题，并做出决策自动调整状态，具有更高的鲁棒性和智能性。
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公开(公告)号：CN115913311A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211130929.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 同济大学
IPC: H04B7/155 , H04W40/22 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络路径优化的无线中继通信方法及装置，涉及无线中继通信技术领域。包括：生成无线中继通信系统中节点的嵌入矩阵；基于节点的嵌入矩阵，对编码器‑解码器架构进行训练，得到训练后的编码器‑解码器架构；将节点的嵌入矩阵输入到训练后的编码器‑解码器架构，得到无线中继通信系统中中继节点的路径优化结果。本发明解决了多节点无线中继通信方法中由于无人系统的机动性和无线通信的不稳定性导致的信息传输性能低下的问题。利用图神经网络结合固定节点的功率和固定节点与中继节点的相对距离，自主生成无人系统的移动路径，是一种更一般化的不受距离和固定节点数量限制的无线中继通信方法。
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