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公开(公告)号：CN103913720B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410138485.0
申请日：2014-04-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S5/00
Abstract: 本发明提供一种室内定位方法，面向非特定Wi-Fi设备，在室内环境中设置参考点，在参考点以及参考点周围的多个相关点，使用第一Wi-Fi设备检测来自所有Wi-Fi接入点的接收信号强度，以构建Wi-Fi位置指纹库；在待定位处使用第二Wi-Fi设备，采集来自所有Wi-Fi接入点的接收信号强度数据，并进行数据处理；计算待定位处附近接收信号强度数据空间分布与每个参考点接收信号强度数据空间分布的相似性，估计待定位处的位置坐标。本发明提供的室内定位方法，构建位置指纹库时存储了参考点周围8个方向的接收信号强度数据，提高了定位的精度；定位计算时考虑待定位处与位置指纹库中每个参考点在空间上的相似程度，有效地解决了不同类型Wi-Fi设备的定位精度问题，提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104598741B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510039551.3
申请日：2015-01-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明基于悉尼协调自适应系统数据，提出一种改进TLBO‑SVR的交通车道饱和度预测模型的构建方法，涉及智能交通领域，首先采用限幅滤波算法对模型输入数据进行预处理。其次，采用最大相关最小冗余特征选择算法用于车道饱和度预测模型输入提取，从而确定模型输入，最后通过增加轮盘选择、变异和淘汰等步骤改进TLBO算法，进而将改进的TLBO算法用于车道饱和度SVR预测模型的参数寻优，建立基于改进的TLBO‑SVR算法的车道饱和度预测模型。本发明加快了算法的收敛速度并能避免算法陷入局部最优，应用于支持向量回归建模参数寻优能够得到更好的效果。采用最大相关最小冗余特征选择算法确定模型输入，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度。
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公开(公告)号：CN104598741A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510039551.3
申请日：2015-01-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种车道饱和度预测模型。本发明基于悉尼协调自适应系统数据，提出一种改进TLBO-SVR的交通车道饱和度预测模型，首先采用限幅滤波算法对模型输入数据进行预处理。其次，采用最大相关最小冗余特征选择算法用于车道饱和度预测模型输入提取，从而确定模型输入，最后通过增加轮盘选择、变异和淘汰等步骤改进TLBO算法，进而将改进的TLBO算法用于车道饱和度SVR预测模型的参数寻优，建立基于改进的TLBO-SVR算法的车道饱和度预测模型。本发明加快了算法的收敛速度并能避免算法陷入局部最优，应用于支持向量回归建模参数寻优能够得到更好的效果。采用最大相关最小冗余特征选择算法确定模型输入，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度。
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公开(公告)号：CN104586603A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510051393.3
申请日：2015-01-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种强度自适应的下肢关节康复训练器，其能执行主动运动模式、主-被动运动模式和被动运动模式这三种对下肢的关节的康复训练，包括第一压力传感器、驱动器和用于连接到下肢以和下肢一起运动的机械结构。第一压力传感器设置在机械结构上，用于测量下肢对机械结构施加的压力；驱动器与机械结构相连以驱动机械结构；第一压力传感器与控制模块相连，控制模块根据第一压力传感器的输出获得该压力；并据此指令驱动器驱动机械结构运动，执行相应的康复训练。本发明根据传感器实现对使用者肌肉恢复的判断，来改变机械结构的运行机制，实现从被动训练、半主动训练到完全主动训练，由此实现患者的被动-半主动-完全主动的训练康复过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104586603B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201510051393.3
申请日：2015-01-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种强度自适应的下肢关节康复训练器，其能执行主动运动模式、主‑被动运动模式和被动运动模式这三种对下肢的关节的康复训练，包括第一压力传感器、驱动器和用于连接到下肢以和下肢一起运动的机械结构。第一压力传感器设置在机械结构上，用于测量下肢对机械结构施加的压力；驱动器与机械结构相连以驱动机械结构；第一压力传感器与控制模块相连，控制模块根据第一压力传感器的输出获得该压力；并据此指令驱动器驱动机械结构运动，执行相应的康复训练。本发明根据传感器实现对使用者肌肉恢复的判断，来改变机械结构的运行机制，实现从被动训练、半主动训练到完全主动训练，由此实现患者的被动‑半主动‑完全主动的训练康复过程。
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公开(公告)号：CN104763694B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510119409.X
申请日：2015-03-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种掘进机液压推进系统分区压力设定值优化方法，包括以下步骤：将掘进机液压推进系统的液压缸分为N个分区，采用线性二次型调节器，计算每个分区内的液压缸提供的合力与合力矩，采用二次规划获得优化的每个分区内的液压缸提供的合力，得到每个分区内的液压缸压力设定值。本发明提供的掘进机液压推进系统分区压力设定值优化方法，将掘进机液压推进系统的液压缸分为N个分区，每个分区内的液压缸的压力设定值相同，简化了液压推进系统的控制；采用二次规划优化每个分区的合力，以实现掘进机主轨迹的良好的跟踪能力；将线性二次调节器与常规控制器结合使用，进一步提高轨迹跟踪的能力。
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公开(公告)号：CN104763694A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510119409.X
申请日：2015-03-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种掘进机液压推进系统分区压力设定值优化方法，包括以下步骤：将掘进机液压推进系统的液压缸分为N个分区，采用线性二次型调节器，计算每个分区内的液压缸提供的合力与合力矩，采用二次规划获得优化的每个分区内的液压缸提供的合力，得到每个分区内的液压缸压力设定值。本发明提供的掘进机液压推进系统分区压力设定值优化方法，将掘进机液压推进系统的液压缸分为N个分区，每个分区内的液压缸的压力设定值相同，简化了液压推进系统的控制；采用二次规划优化每个分区的合力，以实现掘进机主轨迹的良好的跟踪能力；将线性二次调节器与常规控制器结合使用，进一步提高轨迹跟踪的能力。
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公开(公告)号：CN104546062A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510039570.6
申请日：2015-01-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B17/16
CPC classification number: A61B17/1626
Abstract: 本发明公开了一种有自停顿功能的骨钻，包括传感模块和智能控制模块，其中传感模块包括压力传感器和/或扭矩传感器，用于输出对应于骨钻的钻头受到的压力和扭矩的第一电信号和第二电信号；智能控制模块接收第一电信号和/或第二电信号，并在第一电信号和/或第二电信号发生第一次阶跃下降时使电机第一次停转；继而启动电机并在第一电信号和/或第二电信号发生第二次阶跃下降时使电机第二次停转，由此骨钻完成工作。发明的具有自停顿功能的骨钻的操作过程相对于现有技术的骨钻更为具体化、数字化，由此降低了操作难度和风险，减少医疗风险，便利于骨科医生对骨骼的治疗。
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公开(公告)号：CN103913720A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410138485.0
申请日：2014-04-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S5/00
CPC classification number: H04W64/00
Abstract: 本发明提供一种室内定位方法，面向非特定Wi-Fi设备，在室内环境中设置参考点，在参考点以及参考点周围的多个相关点，使用第一Wi-Fi设备检测来自所有Wi-Fi接入点的接收信号强度，以构建Wi-Fi位置指纹库；在待定位处使用第二Wi-Fi设备，采集来自所有Wi-Fi接入点的接收信号强度数据，并进行数据处理；计算待定位处附近接收信号强度数据空间分布与每个参考点接收信号强度数据空间分布的相似性，估计待定位处的位置坐标。本发明提供的室内定位方法，构建位置指纹库时存储了参考点周围8个方向的接收信号强度数据，提高了定位的精度；定位计算时考虑待定位处与位置指纹库中每个参考点在空间上的相似程度，有效地解决了不同类型Wi-Fi设备的定位精度问题，提高系统的鲁棒性。
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