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公开(公告)号：CN113688711B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202110946066.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及人工智能机器人领域，具体涉及一种无唤醒机器人判断动作执行人是否为机器人的方法，包括以下步骤：步骤1，无唤醒机器人通过视觉模块和语音模块采集视觉信息和语音声源信息，视觉信息包括人物信息和微动作信息，语音声源信息包括声源定位信息和语义理解信息；步骤2，根据声源定位信息，判断出语音说话人；步骤3，在确定语音说话人后，判断语音说话人的脸部朝向；步骤4，根据语义理解源信息，提取动作执行人及意图，同时结合说话人的脸部朝向，识别微动作信息，判断说话人语音中的动作执行人是否为机器人。本发明基于视觉、声源定位角度和语义理解信息，可有效判断动作执行人是否为机器人，从而进行响应回复。
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公开(公告)号：CN118361481B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410792011.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种柔性点阵结构，由多个尺寸相同的胞元组成，每个胞元由四个基本元素环围绕旋转轴圆周阵列得到，各基本元素首尾相连，基本元素由具有特定横截面的条状结构在主方向上螺旋扫掠上升一层得到，旋转轴位于胞元中心；胞元在主方向上、垂直于主方向的平面内两个正交方向上呈线性阵列排布；在主方向上，相邻胞元通过基本元素的端部实现连接；在垂直于主方向的平面上，胞元内的各基本元素之间、相邻胞元之间通过延长基本元素局部的方式实现连接。本发明结构具备良好的柔性，能实现偏离主方向一定角度的变形和扭曲，能适应不同的工作环境和任务需求。
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公开(公告)号：CN117381859B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311569800.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于柔体机器人的点阵结构，其基本构造元素是具备特定横截面的条状结构，条状结构在主方向上呈现S形往复回转的形式；多个基本构造元素绕与主方向平行的轴周向顺次链接，形成胞元，多个胞元进行垂直于主方向的平面组合和主方向上的上下层堆垛，得到用于柔体机器人的点阵结构；A类胞元在主方向上的两端朝向相反，基本构造元素的一端向心连接成一体，为连接端；另一端互相背离，为背离端；B类胞元在主方向上的两端朝向相同，且两端均为连接端。本发明采用独特的点阵排列，在保证良好的耐磨性的情况下具备较佳的柔性与使用寿命；还能通过修改点阵的参数实现对装置结构力学性能的编辑，降低了维护成本，提高了设备性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN116671938B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310931904.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备，可以获取到由于用户的眨眼或闭眼所产生的部分基础脑电数据的特征，以及获取到用户的基础脑电数据中用于表征用户不同行为能力的不同指定频率范围下的脑电波的特征。从而可以基于用于表征用户眨眼和闭眼情况的特征以及用户的不同指定频率范围下的脑电波的特征，确定出用户的专注度值，进而可以提升确定出的用户的专注度值的准确率。
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公开(公告)号：CN118348808A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410631786.0
申请日：2024-05-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种异构多智能体系统的异步切换与最优控制方法、装置、设备及介质，每个智能体的演化模型为一个线性切换系统，每个线性切换系统的子系统模型均不同且切换行为不同步；其中，异步切换方法包括：每个智能体选择自身最佳的子系统模型作为演化模型，依据协态变量、所有子系统模型和二次目标函数的控制代价权矩阵构造智能体的切换代价函数，在任意时刻计算每个子系统对应的切换代价函数值，将函数值最小的子系统作为当前时刻的演化模型；最优控制方法包括：依据所选择子系统的控制矩阵、局部协态变量和控制代价权矩阵确定最优控制律。与现有技术相比，本发明能够实现包含多个子系统且异步切换的多智能体系统的最优控制问题求解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117573845B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410054169.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向跨领域人机协同作业的机器人自然语言理解方法。该方法包括人机协同作业领域/意图/槽位标签及关系定义、数据集构建、自然语言通用理解模型构建和参数学习、自然语言理解场景模型构建和参数学习、利用模型进行在线预测等过程。通过定义具体领域中通用槽位标签与专用槽位标签之间的对应关系，以及场景特征描述和人物特征描述，实现对用户意图的识别和对应槽位信息的识别，增强了自然语言理解模型的跨领域泛化能力。本发明所构建的机器人自然语言理解场景模型具备处理多模态输入数据的能力，且在模型参数学习过程中，增加了对模型稳定性的度量，有效提高了自然语言理解的准确率、降低了误识别率。
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公开(公告)号：CN117696915A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311688832.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/38 , B22F10/364 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , B33Y40/20 , C22C38/04 , C22C38/58 , C22C38/42 , C22C38/44
Abstract: 本申请提供一种通过3D打印降低机器人腿表面粗糙度的方法和工件。该方法包括构建待打印样品的三维模型，对三维模型进行切片处理，得到多个切片层的轮廓边界，将原料粉末铺设于各个切片层的轮廓边界内；先通过第一激光束依次扫描各个切片层上的原料粉末进行熔化，凝固后形成样品实体；然后再通过第二激光束扫描样品实体位于第一激光束最后一次扫描所述切片层的一侧表面进行熔化，凝固后得到用于制备机器人腿的打印工件；第二激光束的能量密度大于第一激光束的能量密度。本申请提供的打印方法可以降低打印工件的表面粗糙度，避免后续抛光后处理工艺的使用，降低了生产周期和成产成本。
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公开(公告)号：CN116661609B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310931896.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/01 , A61M21/00 , A61B5/11 , A61B5/256 , A61B5/291 , A61B5/369 , A61B5/16 , A61B5/00 , A63F13/23 , G16H20/30
Abstract: 本说明书公开了一种认知康复训练方法、装置、存储介质及电子设备。可以结合多种不同的认知康复训练方式，以不同的训练任务的形式对用户进行多轮康复训练，以避免用户由于保持长时间静止而产生的抵触情绪以及注意力涣散等情况发生，从而可以有效的提升对用户进行康复训练的训练效果。(56)对比文件窦祖林,Man DWK,朱洪翔,欧海宁,TamS F,Hui-Chan CWY.脑外伤后认知障碍社区康复的可行性研究.中国康复医学杂志.2003,(第05期),窦祖林,Man DWK,朱洪翔,欧海宁,TamS F,Hui-Chan CWY.脑外伤后认知障碍社区康复的可行性研究.中国康复医学杂志.2003,(第05期),窦祖林,Man DWK,朱洪翔,欧海宁,TamS F,Hui-Chan CWY.脑外伤后认知障碍社区康复的可行性研究.中国康复医学杂志.2003,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN117610678A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311433978.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00 , G06F40/186 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06F16/242
Abstract: 本申请涉及一种机器人任务规划方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该机器人任务规划方法包括：接收任务指令，并提取任务指令中的目标指令文本；当目标指令文本与预设的知识库中的任务指令文本的相似度未超过预设的相似度阈值时，输入任务指令至大模型中，以生成任务指令的问题描述文件；基于问题描述文件以及领域描述文件，使用规划领域定义语言，生成服务机器人的任务规划；领域描述文件是使用规划领域定义语言生成。通过本申请，提高了机器人任务规划的准确度。
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公开(公告)号：CN117034942B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311286040.2
申请日：2023-10-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种命名实体识别方法、装置、设备及可读存储介质，将待识别文本输入预先训练的命名实体识别模型，通过字符特征提取模块确定待识别文本中各字符的字符特征向量，通过字符片段特征提取模块得到待识别文本中各字符片段的字符片段特征向量，根据所述待识别文本中各字符片段分别对应的字符片段特征向量，以及所述命名实体识别模型中二维条件随机场实体标签预测模块，确定所述待识别文本对应于各预设实体类别组合的条件概率，从而确定所述待识别文本包含的命名实体信息。可见，上述方案中，通过命名实体识别模型中二维条件随机场实体标签预测模块，能够有效识别待识别文本中的嵌套实体，从而提高实体识别的准确性。
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