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公开(公告)号：CN105159463B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201510595299.4
申请日：2015-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346
Abstract: 本发明提供了一种非接触式可穿戴智能戒指系统及其手势识别方法，主要步骤为：步骤1：由JY‑901九轴感测组件设备去完成数据的采集与预处理，并通过蓝牙模块传输到终端设备。步骤2：终端设备通过获取采集的原始数据提取模态特征。步骤3：对用户所作出的每一个有效的手势指令通过模式匹配的方式得到最终的交互命令。步骤4：交互命令可以通过用户定义、自学习等方式实现，从而可完成对各个终端设备方便快捷的操控。对信号进行处理，能够很准确的识别到用户所发出的手势指令，识别率可以达到95％以上，并且响应时间相当短。因此，在灵敏性和准确性方面有较好的保证。
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公开(公告)号：CN104914870B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510396687.X
申请日：2015-07-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于岭回归超限学习机的户外机器人局部路径规划方法，包括以下步骤：步骤一，采用激光雷达采集环境信息与提取感兴趣区域；步骤二，利用机器人航迹推算方法，构建多帧激光雷达数据的复合地图；步骤三，进行激光雷达数据点聚类与逻辑判别，提取动态障碍物与路边界，标识激光雷达地图中可通行区域；步骤四，利用RRELM规划超平面，并融入路径规划的起始点和目标点约束，得到机器人局部规划路径。本发明提升了户外非特定场景下，机器学习路径规划的泛化性能，使得户外机器人局部路径更加平滑，便于跟踪。
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公开(公告)号：CN106155057A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610637658.2
申请日：2016-08-05
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0291
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织行为的集群机器人图形组建方法，该方法包括以下步骤：步骤1：向集群机器人发送路径信息；步骤2：将多个单体机器人排随机列成一个紧密的机器人群体，并初始化4个初始机器人信息；步骤3：根据路径信息、机器人之间传输的信息、状态控制算法和基本行为对单体机器人的运动状态进行控制，实现对群机器人运动和组成图形的控制。该方法能够解决大规划微粒群集机器人的自组织图形生成问题，硬件性能要求低，容易实现；其定位方法具有一定容错性。
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公开(公告)号：CN106126888A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610430812.9
申请日：2016-06-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织编队行为的集群机器人轨迹跟踪方法，包括以下几个步骤：步骤1：从控制器向机器人个体发送路径信息；步骤2：将由多个单体机器人组成的指定六边形结构排放在指定的路径起点，并初始化路径信息；步骤3：根据从控制器接收到的路径信息、六边形结构内其他单体机器人传输信息、状态和梯度对单体机器人的运动状态进行控制，从而实现对群机器人运动和编队的周期控制；步骤4：到达终点，系统陷入死锁状态，程序停止运行，控制结束。该基于自组织编队行为的群集机器人轨迹跟踪方法，面向微小型群集机器人，对机器人硬件的要求低，硬件方面只需要红外传感器，计算能力较弱的处理器和电机。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105159463A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510595299.4
申请日：2015-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346
Abstract: 本发明提供了一种非接触式可穿戴智能戒指系统及其手势识别方法，主要步骤为：步骤1：由JY-901九轴感测组件设备去完成数据的采集与预处理，并通过蓝牙模块传输到终端设备。步骤2：终端设备通过获取采集的原始数据提取模态特征。步骤3：对用户所作出的每一个有效的手势指令通过模式匹配的方式得到最终的交互命令。步骤4：交互命令可以通过用户定义、自学习等方式实现，从而可完成对各个终端设备方便快捷的操控。对信号进行处理，能够很准确的识别到用户所发出的手势指令，识别率可以达到95％以上，并且响应时间相当短。因此，在灵敏性和准确性方面有较好的保证。
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公开(公告)号：CN104914870A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510396687.X
申请日：2015-07-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于岭回归超限学习机的户外机器人局部路径规划方法，包括以下步骤：步骤一，采用激光雷达采集环境信息与提取感兴趣区域；步骤二，利用机器人航迹推算方法，构建多帧激光雷达数据的复合地图；步骤三，进行激光雷达数据点聚类与逻辑判别，提取动态障碍物与路边界，标识激光雷达地图中可通行区域；步骤四，利用RRELM规划超平面，并融入路径规划的起始点和目标点约束，得到机器人局部规划路径。本发明提升了户外非特定场景下，机器学习路径规划的泛化性能，使得户外机器人局部路径更加平滑，便于跟踪。
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公开(公告)号：CN102431895B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201110263679.X
申请日：2011-09-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种集装箱对准系统及对准方法，采用以下3种方法中的任一种方法实现：方法1：采用2个激光雷达以及至少1个单目摄像机测量并对准；方法2：采用2个立体摄像机测量并对准；方法3：方法1和方法2的融合使集装箱对准，方法1中的摄像头采用立体摄像机中的摄像头。该集装箱对准系统及对准方法能有效保证堆垛对齐质量，提高堆垛效率。
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公开(公告)号：CN103353983A
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201310324952.4
申请日：2013-07-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大树结构的形态学滤波方法，先构建最大树。以最大树为基础建立形态滤波器，其滤波过程包括最大树构建、滤波和复原。将一幅灰度图像表示为最大树结构，运用枝剪规则，对该最大树节点进行枝剪，去掉不符合枝剪规则的最大树节点，从而达到滤波效果。在执行这个步骤时，删除最大树中不符合规则的节点，即删除图像中的连通区域，删除节点所含像素点根据滤波规则被赋予新灰度值。最后，将枝剪后的最大树复原成图像。利用最大树的形态滤波器，使用该滤波器进行滤波操作时，成功避免了选取结构元素的环节，同时优化了滤波效果。
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公开(公告)号：CN103065627A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210546541.5
申请日：2012-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DTW与HMM证据融合的特种车鸣笛声识别方法，包括以下步骤：步骤1：建立车辆鸣笛声样本库；步骤2：预处理步骤；步骤3：车辆鸣笛声特征参数提取及降维处理；步骤4：基于证据融合的特种车鸣笛声识别；分别采用DTW算法和HMM算法得到DTW识别结果和HMM识别结果；若DTW识别结果和HMM识别结果一致，则最终的识别结果与DTW识别结果或HMM识别结果保持一致；若DTW识别结果和HMM识别结果不一致，则进行DS证据理论的识别决策推理，决策输出最终的识别结果。该基于DTW与HMM证据融合的特种车鸣笛声识别方法采用融合识别技术，识别率高。
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