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公开(公告)号：CN101803911A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010139528.9
申请日：2010-04-02
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于自组织脉搏传感器中的滤波融合方法。此方法通过在手腕内侧桡动脉处放置多个压电式传感器点阵(每个单点传感器可单独测得脉搏波)获得多路脉搏波曲线。曲线在信息融合中心进行数字滤波和因子分析：首先，数字滤波采用小波处理方法，能有效消除脉搏波中混入的如基线漂移、肌电干扰、工频干扰等噪声信号；然后，因子分析对滤波后的多路脉搏信号做降维处理，去除其中严重失真的信号通道，同时优化选择两路脉搏波信号，最终融合为一路脉搏波输出。采用本发明的方法可以实时调整传感器点阵的输出权重，从而得到最接近真实脉搏信号的一路脉搏信号，然后通过无线通信模块与后续处理模块接合，最终实现实时的脉搏信号监测与分析。
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公开(公告)号：CN101750964A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910155014.X
申请日：2009-12-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种烧成系统基于脉冲响应模型的多变量预测控制方法，属于工业自动控制领域。该控制方法主要包括脉冲响应预测模型的建立和预测控制回路设计。根据烧成系统的现场数据以及系统机理建立基于受约束最小二乘法的脉冲响应模型。该模型根据系统当前的输入输出以及未来时刻系统输入，预测系统未来时刻的输出，并结合系统输出的设定值与约束条件，根据预测控制机理，通过求解二次优化问题获得系统当前时刻最佳操作值，滤波后施加于烧成系统，使系统工作在最优状态，完成一个控制循环；在下一时刻重复上述步骤，完成预测控制的滚动优化，保证水泥生产烧成系统的稳定与优化运行。
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公开(公告)号：CN120008581A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510000801.6
申请日：2025-01-02
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于机器人建图技术领域，公开了一种面向自主探索的多分辨率多层次地图信息结构、动态更新系统及构建方法。在地图信息构建方面，采用多层次地图结构以区分环境中不同信息量的区域，结合高效的哈希映射数据结构，实现环境体素信息的精确与高效表达。在地图增量更新过程中，引入光线投影方法以感知环境变化，并结合可变分辨率策略，对深度变化率较高的环境细节进行重点处理，从而提升地图更新的适应性与细节表现能力。本发明的方法为机器人自主探索系统提供了一种精度更高、效率更优的地图构建与更新解决方案，为复杂未知环境下的探索任务提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119847174A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411897839.X
申请日：2024-12-23
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态大模型的无人机工业智能代理系统及构建方法，包括执行多任务的无人机、通用的系统框架、以多模态大模型为代理的主程序、移动端软件；无人机的硬件包括机载电脑、飞行控制模块、无人机旋翼及电机、视觉摄像头、语音输出模块、电源模块；系统框架包括边缘部分的无人机、任务对象、人员、移动端软件，以及云端部分的云服务器和监控中心；以多模态大模型为代理的主程序搭载于机载电脑，通过与多模态大模型和无人机其他硬件的交互来实现多种场景下的任务；移动端软件的职能包括通信中枢、数据可视化、预设任务场景设计、任务部署、云同步、手动接管等；执行多任务的无人机的控制方法采用位置环和姿态环双闭环控制方案。
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公开(公告)号：CN119772905A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510281655.9
申请日：2025-03-11
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种实现多模态通用操作任务的机械臂控制方法、系统及设备，获取文本、语音和视觉的多模态数据；对多模态的输入数据进行模态对齐、编码为统一的输入表征向量并拼接成多模态指令段落；基于语音指令数据的声纹特征检索用户信息语音数据库获取任务关联语音数据；指令信息输入策略大模型获取动作规划；后处理任务动作规划输入控制器控制机械臂，实时更新多模态输入指令感知最新任务状态；基于初始目标指令信息和环境感知信息进行闭环控制，直到任务完成。本发明通过基于策略大模型的闭环控制和语音数据检索提高了机械臂的任务规划与错误矫正能力，提高了机械臂的动态适应能力、自主纠错能力和多模态交互能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119611818A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411984418.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于球状无人机磁吸抓取与碰撞对接的协同飞行系统，属于无人机技术领域，系统包括无人机及其上设置的连接臂，无人机的控制模块，通过碰撞检测感知外力，以调整无人机姿态用于连接臂的对接，连接臂上设有与另一台无人机配合设置的螺纹连接件，控制模块控制无人机以连接臂为轴做轴向旋转，以完成无人机间的固定连接；无人机设有球状外壳，外壳上设有通孔，通孔外侧的球状外壳上设有磁吸组件，通过磁吸完成无人机的初步对接，连接臂为可伸缩弯折L形悬臂，通过竖直状态的悬臂进行螺纹连接后，继续伸展悬臂以使磁吸组件的初步对接剥离，并使另一台无人机水平翻滚形成两台无人机并行，且底部通过弯折成L形的悬臂连接。
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公开(公告)号：CN119295480A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411393843.2
申请日：2024-10-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的低成本细胞分割方法、系统及装置，包括步骤：选择初始细胞图像进行预处理和边界框标注；组成训练集并构建目标检测模型进行训练，以此预测验证集图片的边界框；以边界框作为分割一切模型(SAM)的提示，输出对应的细胞掩码；采用蒙特卡洛丢弃法预测未标注图片的不确定度，选择不确定度较高的图片交由专家标注；标注后的图像数据加入上一轮的训练集中更新，重复上述模型的训练和样本选择；达到要求的性能后输出模型权重和指标记录。本发明在保证模型性能的前提下大大降低细胞分割算法的数据标注成本。
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公开(公告)号：CN119229086A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411181107.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于Visual‑Transformer网络的小物体特征提取方法，包括步骤一：基于自注意力机制的全局特征提取，将自注意力特征学习融入到3D特征提取网络构建中，并将其与卷积神经网络有效结合，在浅层网络中保留更详细的目标信息，并过滤掉目标中心以外的外围特征；步骤二：基于先验信息的关键点采样模型，通过将原始点云空间分成四等分，并行计算候选区域内每个点的位置，直接丢弃候选区域外的点，只计算候选区域内关键点的特征；步骤三：融合全局特征和局部特征，使用全局特征提取局部特征提供先验信息，随后将局部特征集成到三维空间的全局特征图中。本发明实现了自注意力三维物体表示。
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公开(公告)号：CN118502474A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410494795.X
申请日：2024-04-24
Applicant: 余姚市机器人研究中心 , 浙江大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机目标跟踪的意图感知规划方法，首先，进行目标意图预测，本发明提出了一种指定意图预测方法，该方法结合了用户自定义的潜在评估函数和状态观察函数，生成一个可达区域来具体评估转弯意图；然后，进行意图驱动的目标运动预测，本发明设计了一种意图驱动的混合RRT*方法来预测目标未来可能的位置；最后，进行意图感知轨迹优化，本发明设计了一种意图感知优化方法来生成时空最优轨迹，使跟踪器能够感知来自目标的意外情况。本发明通过额外考虑目标的意图来增强无人机跟踪应用中的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117115179A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311144242.3
申请日：2023-09-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种基于最近邻KNN算法的逐帧点云快速实例分割方法及装置，有效提升了模型对逐帧点云实例分割的处理效率。属于三维计算机视觉领域。本发明方法步骤包括：首先对相邻每两帧的点云数据进行配准，得到相邻每两帧点云数据之间的参数变换信息；对点云数据进行标准化处理并利用变换信息实现两帧点云的转换；基于最邻近KNN算法的思路搭建一种针对逐帧点云的快速实例分割算法；优化点云搜索速度；将训练的模型和真实值做负反馈网络优化KNN模型；利用该优化模型提前得到下一帧的预测结果。本发明提出的逐帧点云快速实例分割算法大大减少了在模型的推理过程中算力以及加快了模型推理的速度。
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