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公开(公告)号：CN117250543A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311209255.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开一种基于电池模型参数特征的锂电池健康状态估计方法，通过电池实际运行过程中的充电或放电的部分区间电压电流测试数据辨识电池模型参数，需要的测试数据很少，能够有效适应实车运行过程中充放电时间序列缺失或测试数据不足的工况，具有更强的实用性。将不同充放电工况下的等效电路模型参数作为Bi‑LSTM模型的输入特征，使模型特征具有明确的物理意义，保证了模型的泛化性和可解释性，可以应用于不同的电池类型，具有更好的通用性。
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公开(公告)号：CN117237725A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311212612.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/54 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/70 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/776 , G06V20/62 , G06V10/96 , G06N3/006 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于图像的轮胎磨损程度快速检测方法，通过轮胎厂或汽车厂商获得不同类型的轮胎图像，每类轮胎图像的五种不同磨损程度选择一张图像，对选择的轮胎图像进行裁剪，模拟实际轮胎的污垢及图像光斑构建噪声，通过加噪进行数据增强后提取灰度共生矩阵特征的均值和均方根值、改进的梯度直方图特征以及局部二值模式特征，对提取的三类特征向量分别进行降维再拼接融合，然后将得到降维融合后的特征向量分类器模型，对分类器的重要参数采用鲸鱼优化算法进行优化，得到训练好的随机森林优化分类器模型，模型测试待检测轮胎磨损程度图像。本发明用于估计轮胎剩余寿命，更迅速便捷地提醒车主轮胎磨损程度信息。
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公开(公告)号：CN116736856A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310721218.5
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种改进人工势场法的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：定义引力势场函数和改进的斥力势场函数；初始化人工势场法参数，设置机器人的初始位置、目标点位置、障碍物数量和位置；分别计算机器人所受的引力和斥力，并计算出合力；判断机器人是否在障碍物的影响范围内；若在，则计算障碍物到目标点的虚拟直线；根据机器人当前位置与虚拟直线的位置关系来优化斥力的垂直方向；机器人在合力作用下移动至下一位置；直至机器人到达目标点。本发明克服了传统人工势场法易陷入局部极小值点、目标不可达的问题，同时在路径规划步数和避障安全性方面具有一定的优越性，使机器人在多障碍物的复杂环境中能以最优路径到达目标位置。
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公开(公告)号：CN116392787A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310404170.5
申请日：2023-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A63B47/02
Abstract: 本发明涉及机器人领域，具体设计一种基于双目视觉大型球类自动收集机器人，包括壳体、运动机构、识别机构、避障机构、抓取机构、存储机构、操控机构、供电机构，所述运动机构包括四个轮子；所述识别机构由摄像头构成；所述抓取机构为机械臂；所述操控机构为显示屏；所述供电机构为充电式锂电池。机器人通过运动机构在场内运动，通过识别机构对掉落在地上的球体捕捉，通过避障机构防止碰到障碍物，通过抓取机构将掉落在地上的球体抓取，通过存储机构将球填装，通过操控机构用显示屏指令机器人选择工作模式，通过供电机构帮助机器人提供动力，帮助专业训练的运动员在球场上不用消耗时间捡四处散落的球类从而进行更高效的训练。
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公开(公告)号：CN115556093A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211138252.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开基于NARXNN‑CNN混合迟滞模型的机器人关节补偿控制方法，针对机器人柔性关节传递精度随负载变化，关节输入输出角度之差扭转角与输出力矩表现为强非线性、非对称性及非光滑性的复杂迟滞特性，设计了NARXNN‑CNN混合迟滞模型，并设计分段式损失函数来实现独立分段偏差反向传递学习。通过NARXNN‑CNN混合迟滞模型预测扭转角的修正量，并利用该扭转角的修正量对关节输出角度设定值进行补偿，从而间接避免由于关节材料、制造及复杂结构的装配及负载变化等所造成的关节传递误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112994538B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110138493.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，参考转矩和实际输出转矩之间的关系，搭建傅里叶神经网络频谱探测模块，快速地在线获取傅里叶神经网络输出转矩信号中含有各次谐波含量的频谱；结合考虑转矩的动态特性，依据在线获取的转矩谐波信息和历史转矩谐波信息，设计参考转矩补偿的信号发生器，其输出对速度控制器输出参考转矩进行补偿，剔除了参考转矩中不希望的引起输出转矩脉动对应的谐波信息，以获得更为理想的参考转矩，在转矩分配器和电流内环控制的配合下，实现控制系统输出转矩的各次谐波幅值大幅度减小，有效抑制转矩脉动。
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公开(公告)号：CN114690230A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210480382.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉惯性SLAM的自动驾驶车辆导航方法，具体是一种视觉惯性SLAM结合目标检测网络的导航方法。目的是移除道路场景下动态目标的影响，解决自动驾驶车辆在动态环境下导航精度下降的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器采集图像、加速度和角速度，之后对齐数据；步骤二：检测动态目标，移除动态目标对位姿预估的影响；步骤三：IMU预积分，每次优化更新后不需重新进行积分，减小计算量；步骤四：初始化计算出各个参数；步骤五：紧耦合优化计算出边缘化先验信息、IMU测量残差和视觉观测残差。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN114690229A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210480378.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合GPS的移动机器人视觉惯性导航方法，具体是一种视觉惯性SLAM结合GPS传感器的导航方法。目的是消除视觉惯性SLAM的累积误差，提高移动机器人的导航精度。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器采集图像、位置、加速度和角速度，之后对齐数据；步骤二：IMU预积分，每次优化更新后不需重新进行积分，减小计算量；步骤三：初始化计算出各个参数；步骤四：紧耦合优化计算出边缘化先验信息、IMU测量残差和视觉观测残差；步骤五：GPS测量值和视觉惯性SLAM联合优化。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN111515962B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010500340.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种含有谐波减速器柔性关节的传递误差补偿控制方法，设计了一个基于类迟滞算子和在线序列极限学习机的串联结构的迟滞混合模型，用于描述谐波减速器柔性关节特殊的迟滞非线性特性。模型参数学习采用递推参数更新，可在线捕捉柔性关节的不同运行状态下的迟滞特性动态变化。串联结构的迟滞混合模型预测输出角度，通过迟滞混合模型预测输出角度与谐波减速器柔性关节理想的输出角度相减，乘以减速比，通过前馈补偿控制，实现柔性关节高速端驱动伺服电机的补偿控制，提高柔性关节传递精度。本系统可构成嵌入式系统，运算量小，从信息的角度，通过补偿控制，解决柔性关节中减速器由于制造、加工工艺瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN114170074A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111218738.1
申请日：2021-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体地涉及一种基于轻量型IRN的图像超分辨率重建方法。包括以下步骤：步骤1：选取训练集；步骤2：构建轻量型IRN网络；步骤3：将训练集中的高分辨率图像作为输入数据，对步骤2构建的IRN网络进行训练；步骤4：利用步骤3训练好的IRN网络进行图像的超分辨率重建，逆向输出得到超分辨率图像。用小波域高频子带插值改进模型的潜在变量，能保存并处理LR图像边缘值，增强嵌入高频信息能力。用注意力机制和扩展卷积设计特征提取块，降低模型的参数量并且提高训练时对图像细节的注意力。
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