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公开(公告)号：CN102815357A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210217335.X
申请日：2012-06-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: B62K11/00
Abstract: 一种基于惯性平衡轮的自平衡载人独轮车，属于智能独轮车技术领域，其特征在于，含有多个传感器、惯性平衡轮、车体、控制手柄和控制器，控制器中的一个DSP处理器根据前后方向的俯仰角对行走轮实行按控制步长的逐步加减速控制；对左右方向横滚角实行按步长的逐步改变平衡力矩控制，以达到侧平衡目的。本发明具有侧平衡控制和逐步控制的特点，实现了载人独轮车自平衡和加减速控制，使得载人独轮车可以平稳行驶。
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公开(公告)号：CN101554726B
公开(公告)日：2011-01-19
申请号：CN200910084259.8
申请日：2009-05-15
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: B25J5/007
Abstract: 一种柔性两轮自平衡机器人系统及其运动控制方法，包括主控制器(1)、运动控制器(2)、辅助控制器(3)、伺服驱动器(4)、传感器、输入输出设备、直流电机(5)和电源系统；躯干顶板(11)上设有摄像头(12)，躯干(6)和底盘(8)均装有倾角仪、陀螺仪，躯干(6)和底盘(8)之间以装有双臂扭簧(25)和圆柱弹簧(26)的柔性关节(7)连接；主控制器(1)与运动控制器(2)、辅助控制器(3)、输入输出设备连接。主控制器(1)接收的用户指令为即时指令或预存指令；通过主控制器(1)运行运动行为决策算法，运动控制器(2)运行运动平衡控制算法，伺服驱动器(4)对电机(5)的转矩控制，实现机器人平面行走和遥控。
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公开(公告)号：CN100428091C
公开(公告)日：2008-10-22
申请号：CN200610113890.2
申请日：2006-10-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B11/60 , G05B19/042 , G01M7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于DSP的可变谐振频率液压振动控制系统及方法，属于液压伺服控制领域。本系统是在传统的液压振动系统(8)的基础上，采用基于谐振理论设计用于实现谐振控制器功能的DSP控制系统，DSP控制系统又与液压振动系统(8)、位移传感器一起构成闭环液压振动控制系统。使得由DSP控制器与液压缸(5)构成的广义开环对象可以在给定频率为ωr的频率上产生系统输出的谐振峰值为输入信号峰值的Mr倍，以满足液压振动台对大质量物体的测试要求。且在使用DSP实现谐振控制器算法中，参数修改方便，系统调试容易实现。
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公开(公告)号：CN101100059A
公开(公告)日：2008-01-09
申请号：CN200710119623.0
申请日：2007-07-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种柔性两轮自平衡机器人的姿态检测方法，属于机器人控制领域。本发明的方法将设置于柔性两轮自平衡机器人头部、躯干部和底座的三组倾角仪1和陀螺仪2输出的头部角度信息θ1、躯干角度信息θ2、底座角度信息θ3、头部角速度信息1、躯干角速度信息2、底座角速度信息3通过并行采集模块7输入信息融合器8；由信息融合器8将θ1、θ2、θ3分别乘以权值K1、K2、K3，并将乘积相加得到质心估计角度；再由信息融合器8将1、2、3分别乘以权值K4、K5、K6，并将乘积相加得到质心估计角速度。所得的输出值，其精度很高，与实测值的偏差可达10－2数量级。
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公开(公告)号：CN1945469A
公开(公告)日：2007-04-11
申请号：CN200610113890.2
申请日：2006-10-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B11/60 , G05B19/042 , G01M7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于DSP的可变谐振频率液压振动控制系统及方法，属于液压伺服控制领域。本系统是在传统的液压振动系统(8)的基础上，采用基于谐振理论设计用于实现谐振控制器功能的DSP控制系统，DSP控制系统又与液压振动系统(8)、位移传感器一起构成闭环液压振动控制系统。使得由DSP控制器与液压缸(5)构成的广义开环对象可以在给定频率为ωr的频率上产生系统输出的谐振峰值为输入信号峰值的Mr倍，以满足液压振动台对大质量物体的测试要求。且在使用DSP实现谐振控制器算法中，参数修改方便，系统调试容易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119762662A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411585324.6
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T17/00 , G01C21/20 , G06T7/10 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于亚特兰大世界和语义信息的室内SLAM方法属于同时定位与建图技术领域。该方法结合了改进后的语义分割网络，生成带有语义信息的平面实例掩膜，并通过PCA主成分分析方法提取平面参数；匀速跟踪模型与平面参数完成平面匹配，并且使用重力方向将不符合亚特兰大结构的平面剔除掉；最后，检测亚特兰大坐标系并通过平面匹配的结果完成对亚特兰大坐标系的匹配，使用匹配的结果进行位姿估计，并对亚特兰大坐标系进行校正。该方法能够应用到实际物理环境中，减少弱纹理环境下累积误差对视觉里程计位姿估计的影响，提供鲁棒、高精度的定位信息。
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公开(公告)号：CN119599956A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411594882.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T5/60 , G06T5/70
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的键合引线缺陷检测方法，能够完成对键合引线缺陷类型的识别，实现集成电路产品中引线键合质量问题的自动检测，旨在解决劳动强度大、检测效率低等问题。流程包括：搭建键合引线采集物理平台，通过立体相机获取键合引线的深度图像，将采集到的深度图进行预处理增强图像质量，并通过几何变换生成深度图对应的法线图，法线图与深度图堆叠获得最终的键合引线数据集，对键合引线数据集进行数据增强来扩充数据规模；提出一种Depth‑YOLO网络模型，将原YOLO模型输入层进行重建，并设计输入特征增强模块；最后，使用自建数据集训练Depth‑YOLO模型并使用模型进行端到端的键合引线缺陷检测。
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公开(公告)号：CN114910480B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210503637.7
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测方法属于晶圆生产制造过程中的缺陷检测领域。该方法首先利用工业线阵相机对整个晶圆进行扫描，获取完整晶圆原始图像；其次提取晶圆原始图像的灰度特征，对晶圆图像位姿进行校正；再次利用单样本晶粒图像和完整晶圆图像进行多模板匹配，并利用Kmeans和非线性差值方法筛选出最佳匹配坐标，完成对晶粒样本的分割；最后对分割样本进行图像增强，并对增强图像遍历提取外轮廓特征和轮廓内灰度特征，分别生成一维数组，进行Kmeans和层次聚类分析，筛选出离散样本，将离散样本标记为缺陷样本，生成缺陷晶圆图，完成晶圆缺陷检测。该方法能够应用到晶圆生产制造过程中，代替现在人工目检的方式。
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公开(公告)号：CN117901126A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311373787.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种仿人机器人动态感知方法及计算系统，针对仿人机器人的室内外复杂环境下的环境感知中现有技术中存在室内外环境感知精度低以及路径复杂场景下导航路径规划无法满足仿人机器人的运动学约束的问题，设计了一种仿人机器人环境感知计算单元的设计方案，并基于此感知计算单元设计一套可用于仿人机器人室内外复杂环境下的同步定位建图与导航方案。利用本方法可以实现高精度高效率的仿人机器人多模态传感器获取复杂环境感知数据，从而为仿人机器人执行任务提供基本保障。
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公开(公告)号：CN111459166B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010319435.8
申请日：2020-04-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/43 , G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G06T17/05 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D109/10
Abstract: 本发明提出了一种灾后救援环境下含受困人员位置信息的情景地图构建方法，主要应用于灾后探测机器人上，完成灾后事故现场地图构建及在地图上标定需要营救人员的位置等任务。具体流程包括：以搭载激光雷达，里程计，陀螺仪及深度摄像头的履带式机器人为主体。通过先验地图设定环境探索路径，实现机器人自主地在环境中进行激光建图与搜索任务。建图过程中，对采集到的图像进行人员检测，根据检测结果得到对应检测目标的像素中心。并结合对应的深度信息和当前机器人的位置，通过三维定位模型推算目标人员在世界坐标系中的位置，并标定在地图上。该方法可为救援人员提供受困人员灾后救援环境的位置信息，可高效地开展求援任务，有效避免二次伤亡。
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