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公开(公告)号：CN116958682A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310927514.0
申请日：2023-07-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G01M13/045 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种小样本下基于深度适应网络的轴承故障诊断方法和系统。诊断方法包括如下步骤：收集轴承运行过程中的振动信号，存储于服务器；对振动信号进行预处理，将一维振动信号进行二维图像灰度值化，存储于数据库中；提取数据库中的图像数据，基于深度卷积生成对抗网络进行数据增强，构建用于故障诊断的数据库；利用深度适应网络进行小样本故障诊断。诊断系统包括预处理模块、数据增强模块和诊断模块。本发明将深度卷积生成对抗网络与深度适应网络结合使用，在陌生工况下利用少量标签就可以完成网络的训练，减少了网络的训练时间和训练成本，增强了模型的可移植性，对于小样本工况具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116560389A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310671111.4
申请日：2023-06-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的远近距引导无人机自主降落方法，包括：预先采集无人车图像数据集，结合yolov5神经网络，训练得到无人车检测模型；无人机在降落过程中按照设定时间间隔采集获取无人机下方区域图像，并输入至无人车检测模型进行识别检测；若识别出存在无人车，则进一步确定出无人车的位置信息、由控制模块输出远距离引导控制指令使无人机飞行至无人车上方设定距离位置；无人机采集靶标图像，并识别定位出靶标的位置信息、由控制模块输出近距离引导控制指令使无人机降落至无人车平台上。与现有技术相比，本发明不仅通过设计新的靶标来提高定位识别准确性，同时通过设计远近距引导来延长降落引导有效距离，进而提高无人机自主降落的精准性。
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公开(公告)号：CN115453561A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210856876.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供一种面向非结构化果园的激光SLAM回环检测方法，包括：获取结构化果园的点云数据，构建具有区分性的空间二进制模式全局表示；计算空间二进制模式的列指标贡献度及关于行因子的低维注意力分数图；根据注意力分数图构建KDTree，查找候选回环帧并判断候选帧与当前帧的空间二进制模式重叠率是否满足阈值条件，是则回环检测成功，否则回环检测失败。采摘机器人在实际果园中的实验结果表明该方法的有效性，此外，在常规户外数据集KITTI上的实验进一步证明了该方法的泛化性。
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公开(公告)号：CN117990034A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410141519.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种采棉机电子仿形自动标定方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：实时采集采棉机电子仿形中每个电子仿形传感器的模拟信号；基于模数转换方法，将所述模拟信号转换为ADC编码值；判断所述ADC编码值是否在预先设定的ADC编码界限值内，若是，则不做任何操作，若否，则将所述ADC编码界限值更新为ADC编码值；基于所述判断结果，标定所述ADC编码值和采棉机采头的实时离地高度之间的计算关系，完成标定过程。与现有技术相比，本发明具有不受场地限制，操作非常简单、快速等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116465410A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310437383.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种局部路径规划方法、装置、四轮差速机器人及存储介质。通过该规划方法对四轮差速机器人进行局部路径规划，步骤包括：基于四轮差速底盘运动学模型，建立约束方程；构建改进TEB算法模型，所述改进TEB算法模型设置有速度和角速度的联合约束以及相邻位姿时间间隔的限制；基于g2o图优化框架，求解改进TEB算法模型；设定改进TEB算法模型参数，进行局部路径规划。本发明能够解决传统TEB算法进行局部路径规划时存在稳定性不高的问题，使局部路径更为平滑，更有利于机器人进行路径跟踪。
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公开(公告)号：CN116338652A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310208025.X
申请日：2023-03-06
Applicant: 上海大学
Abstract: 本申请涉及激光雷达和IMU系统的时空联合标定方法，包括如下步骤：利用B样条基函数对IMU运动姿态的连续时间下轨迹进行建模，得到IMU相对于世界坐标系的运动轨迹；利用正态分布变换点云匹配算法估计激光雷达的运动，得到激光雷达相对于初始位置的运动轨迹；以局部轨迹之间的Hausdorff距离为代价函数，结合手眼标定方法求解激光雷达的坐标系与IMU的坐标系之间时空关系的初始值；利用激光雷达与IMU的相对位姿减小激光雷达的点云数据畸变；根据IMU预积分和激光雷达点云的点、线、面特征，构建相应的非线性优化目标函数，结合校正后的激光雷达的点云数据和时空关系的初始值，在非线性图优化框架下对目标函数进行优化，并完成激光雷达和IMU的相对位姿标定。
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公开(公告)号：CN116861353A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310850712.1
申请日：2023-07-11
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/2413 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，提出一种基于鲁棒转移子空间学习的故障诊断方法及系统。该方法包括：将一维振动信号转化为二维图像：提供神经网络，并且通过所述神经网络从二维图像中提取特征；基于鲁棒转移子空间学习算法根据提取特征进行迁移学习；以及根据迁移学习的结果确定所述一维振动信号对应的故障类型。本发明在故障诊断过程中可以有效提高系统的鲁棒性并且训练成本低、稳定性高。
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公开(公告)号：CN116627154A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310681898.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于位姿预测和轨迹优化的无人机引导降落方法及无人机，所述方法在近距离降落过程的具体步骤如下：当无人机在中距离跟踪过程中着降角度达到降落阈值，进入预着降状态；获取当前目标降落物的运动状态，通过卡尔曼滤波算法预测目标降落物运动状态；将预测的目标降落物的运动过程与设定的偏航运动角比较，判断目标降落物的运动状态是否稳定以及无人机是否进入着降状态；进入着降状态后，保持着降角度不变进行着降，根据当前的姿态和动力学结构构建初始降落轨迹；通过贝塞尔曲线优化初始降落曲线，找到最优降落轨迹；无人机基于最优降落轨迹降落到目标降落物上。与现有技术相比，本发明提升了多旋翼无人机在视觉引导降落上的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN116627154B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310681898.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 上海大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于位姿预测和轨迹优化的无人机引导降落方法及无人机，所述方法在近距离降落过程的具体步骤如下：当无人机在中距离跟踪过程中着降角度达到降落阈值，进入预着降状态；获取当前目标降落物的运动状态，通过卡尔曼滤波算法预测目标降落物运动状态；将预测的目标降落物的运动过程与设定的偏航运动角比较，判断目标降落物的运动状态是否稳定以及无人机是否进入着降状态；进入着降状态后，保持着降角度不变进行着降，根据当前的姿态和动力学结构构建初始降落轨迹；通过贝塞尔曲线优化初始降落曲线，找到最优降落轨迹；无人机基于最优降落轨迹降落到目标降落物上。与现有技术相比，本发明提升了多旋翼无人机在视觉引导降落上的稳定性和准确性。
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