一种水凝胶半干电极
    71.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115500837B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211419462.8

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本申请属于脑机接口技术领域,公开了一种水凝胶半干电极,包括:基座;水凝胶电极主体,设置在基座下方并包括导电水凝胶构件和设置在导电水凝胶构件上端的导电垫片,导电垫片用于与外部电连接;至少三个拨爪,围绕水凝胶电极主体均匀排布并与基座连接;驱动组件,用于驱动所有拨爪同步摆动,以使各拨爪的下端相互远离或相互靠拢;所有拨爪的下端完全靠拢时,拨爪的下端低于水凝胶电极主体的下端,且拨爪的下端在水平面上的投影位于水凝胶电极主体在水平面上的投影内;所有拨爪的下端完全张开时,拨爪的下端高于水凝胶电极主体的下端;从而可有效拨开与水凝胶电极主体接触区域的头发,有效减小头发的干扰,并降低皮肤‑电极界面阻抗。

    三维重建模型的融合方法、重建方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115272439B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211182424.5

    申请日:2022-09-27

    Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域,具体公开了一种三维重建模型的融合方法、重建方法、装置、设备及介质,其中,三维重建模型的融合方法包括以下步骤:获取多个关于第一点云序列集的优质点云融合模型;根据多个优质点云融合模型基于等值权重融合生成辅助评价模型;根据每个优质点云融合模型的第一输出与辅助评价模型的第二输出的范数差建立损失函数;更新优质点云融合模型的参数至损失函数收敛;根据收敛后的损失函数设置每个优质点云融合模型的融合权重,并根据融合权重融合多个优质点云融合模型以获取融合重建模型;该方法获取的融合重建模型能基于各个优质点云融合模型的优势来进行点云融合而实现三维重建,有效提高三维重建的重建精度、鲁棒性。

    一种水凝胶半干电极
    73.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115500837A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211419462.8

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本申请属于脑机接口技术领域,公开了一种水凝胶半干电极,包括:基座;水凝胶电极主体,设置在基座下方并包括导电水凝胶构件和设置在导电水凝胶构件上端的导电垫片,导电垫片用于与外部电连接;至少三个拨爪,围绕水凝胶电极主体均匀排布并与基座连接;驱动组件,用于驱动所有拨爪同步摆动,以使各拨爪的下端相互远离或相互靠拢;所有拨爪的下端完全靠拢时,拨爪的下端低于水凝胶电极主体的下端,且拨爪的下端在水平面上的投影位于水凝胶电极主体在水平面上的投影内;所有拨爪的下端完全张开时,拨爪的下端高于水凝胶电极主体的下端;从而可有效拨开与水凝胶电极主体接触区域的头发,有效减小头发的干扰,并降低皮肤‑电极界面阻抗。

    无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115218907B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211138062.X

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本申请涉及无人机控制技术领域,提供了一种无人机路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取无人机分别在前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分;获取无人机的初始位置信息和目标位置信息;基于ego‑planner算法的前端路径算法,根据所述初始位置信息和所述目标位置信息生成无人机的初始路径;根据无人机的前、后、左、右、上、下六个方向上的综合感知能力得分计算所述初始路径的后端约束函数;把所述后端约束函数代入所述ego‑planner算法的后端路径算法,以对所述初始路径进行修正,得到无人机的最终路径。本发明具有搜索效率高和安全性高的有益效果。

    多智能体巡检控制方法、装置、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN114879702B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210789163.7

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明涉及智能巡检技术领域,具体公开了一种多智能体巡检控制方法、装置、系统、设备及介质,其中,方法包括以下步骤:根据各个所述智能体获取的图像信息分析获取安防检测结果;根据各个所述智能体获取的空间信息加权整合获取空间信息地图,并根据所述安防检测结果、空间信息地图进行种群遗传信息迭代以生成各个所述智能体的规划轨迹信息;根据环境信息生成局部导航信息,以使各个所述智能体能沿规划轨迹信息进行局部避障移动;该方法实现了多智能体巡检的共同检测、高效协同控制,并基于环境信息生成局部导航信息以控制对应的智能体进行局部避障移动,使得多个智能体能在巡检范围进行自动化的安防检测、巡检任务协同跟派。

    基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114543831A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210404091.X

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明涉及智能导航技术领域,具体公开了一种基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取全局路径信息、车辆位置信息及驾驶风格类型;建立深度神经网络模型;生成多条形状不同的备选局部路径信息;选择一条备选局部路径信息作为试探执行路径;跟踪试探执行路径,并根据驾驶风格类型评价试探执行路径以生成反馈奖励信息;利用时序差分采样法根据反馈奖励信息更新深度神经网络模型;输出深度神经网络模型作为期望驾驶风格模型以进行路径规划。该方法获取的期望驾驶风格模型更加贴近人类的驾驶习惯、倾向,并有效提高了模型的训练和收敛速度。

    多机器人避障方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114442644A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210374467.7

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本申请涉及机器人避障技术领域,提供了一种多机器人避障方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取全局栅格地图和各机器人的全局路径;根据全局栅格地图生成元胞空间;元胞空间包括多个元胞,每个元胞由全局栅格地图的至少一个栅格组成;根据元胞空间生成元胞状态集合;元胞状态集合包含各元胞的元胞状态信息,元胞状态信息用于表示对应的元胞的占用情况;在机器人按照对应的全局路径运动时,根据各机器人的位置更新元胞状态集合;根据机器人的感知范围内的元胞的占用情况对相应的全局路径进行局部调整;本申请具有较好的适应性和智能性,且计算量小,易仿真等优势,能够大大减少计算成本。

    多目标对象的运动控制方法、装置、终端设备及介质

    公开(公告)号:CN114003048B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202111652430.8

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明公开了一种多目标对象的运动控制方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质,该多目标对象的运动控制方法的步骤包括:分别基于各个所述视觉刺激界面中任意一个所述诱发图案获取多个诱发电位,并基于多个所述诱发电位得到对应的目标数字;基于多个所述目标数字构建对应的多维坐标,并根据所述多维坐标得到运动控制指令;通过所述运动控制指令对所述目标端中任意一个所述目标对象进行运动控制。本发明能够提升基于诱发电位对多目标对象进行控制的控制效率。

    一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114078151B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210061609.4

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域,具体公开了一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取点云信息和与点云信息对应的图像信息;对点云信息进行低频滤波处理获取有效点云信息;将有效点云信息转换为点云迭代值;将图像信息整合转换为图像迭代值;提取点云特征信息和图像特征信息;根据点云特征信息和图像特征信息建立损失函数;根据自适应梯度下降算法更新损失函数,直至损失函数收敛;获取损失函数收敛时的融合权重,作为点云信息的泛化融合权重以融合点云信息;该方法以图像信息整合提取的特征作为点云信息融合提取的特征的评价方式为点云融合增加了关联的评判对象,能有效提高融合计算速度和匹配鲁棒性。

    一种机械手模型学习方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114347043A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210257626.5

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及智能机械手技术领域,具体公开了一种机械手模型学习方法、装置、电子设备及存储介质,其中,学习方法包括以下步骤:获取多组供所述机械手模型学习的、关于同一执行任务的专家演示数据;根据所述专家演示数据生成关联于学习成本函数的专家策略,所述学习成本函数基于模仿所述专家演示数据所需的模仿成本和所述专家演示数据的密集程度建立;最小化所述学习成本函数以获取最优专家策略;根据所述最优专家策略训练所述机械手模型;该方法最终获取的最优专家策略将机械手模型推向专家演示数据分布密集的范围内模仿专家演示行为,从而使得机械手模型能在尽可能低的模仿成本下精准地模仿完成专家演示行为。

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