-
公开(公告)号：CN115857889A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111125756.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于ROS计算图的机器人通信架构自动生成方法及装置，ROS应用程序由多个节点组成，节点以点对点方式与主节点通信；ROS配置文件解析器模块从ROS包的文件系统中获取roslaunch配置文件，并根据配置文件中的参数与结构信息运行ROS应用程序，生成ROS计算图，在运行ROS应用程序的同时将所述节点的配置信息传递给ROS通信架构生成器；ROS通信架构生成器模块读取由ROS配置文件解析器生成的配置信息和ROS计算图，从而生成节点与话题、服务之间的联系，从而生成机器人通信架构。本发明通过动态分析运行时ROS计算图，从而提取缺少的主题和服务信息，可以最大程度模拟运行环境，生成节点与话题、服务之间的联系，从而生成机器人通信架构。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115712409A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110971206.9
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06F8/10
Abstract: 本发明公布了一种基于智能机器人应用的需求分析方法，方法包括以下步骤：设计共性需求库，所述共性需求库包括面对智能机器人应用的各项共性需求及对应的配置项；根据智能机器人应用的任务需求从所述共性需求库中选择需求，并选择所述任务需求所期望的目标项；读取所述选择的需求、目标项及对应的配置项；对每个需求所属的配置项进行互斥性选择，确定每个需求所选择的配置项；保存需求分析结果。本发明基于目标导向设计专用于智能机器人应用的需求分析方法，可以有效提升智能机器人应用的设计与开发效率，对智能机器人的应用开发进行需求分析。
-
公开(公告)号：CN119150954A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411181464.7
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明提供了一种异构联邦学习中基于代理模型的全权重聚合方法，属于人工智能与机器学习领域。本发明方法的步骤包括系统设置和代理模型构建、本地模型训练与模型上传、权重知识转移至代理模型、忠诚度引导的聚合、和全局模型更新与分发，通过智能聚合系统中所有设备模型的完整权重，优化设备模型的学习效果和系统的整体运行效率，能够显著提高异构设备上的模型训练效率，降低能源消耗，并提高模型的准确性和泛化能力，具有广阔的应用前景。
-
公开(公告)号：CN119135392A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411181462.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/147
Abstract: 本发明提供了一种多级模型推理系统中增强抗对抗性攻击能力的方法，属于人工智能与计算机网络安全领域。本发明的方法，包括离线阶段的执行流程和在线推理阶段的执行流程，离线阶段包括提取训练数据的特征与梯度，使用自动聚类技术和主成分分析PCA技术优化所述训练数据的存储空间与计算效率，在线推理阶段通过创新的置信度计算机制，基于推理数据与训练数据特征与梯度的余弦相似度，更准确地评估边缘设备上模型的预测置信度，并有效识别出需要由云服务器处理的复杂或潜在被篡改的输入数据，从而解决现有技术中对抗性攻击导致的安全性和效率问题，同时优化训练数据特征与梯度存储空间，保持系统的高效性和精确度。
-
公开(公告)号：CN115857911A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202111125757.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于ROS代码元信息的机器人软件架构实时模拟方法及装置，包括步骤：从机器人软件获取至少一个roslaunch配置文件，解析节点信息，所述节点信息包括：节点名称；从文件系统中找到与节点名称对应的可执行文件，生成静态机器人软件架构；根据配置文件启动节点；根据配置文件中的参数与节点信息运行ROS应用程序，生成ROS计算图；从ROS计算图中提取计算图级元信息，包括服务与话题；生成节点、服务与话题之间的联系，生成动态机器人软件架构；结合静态机器人软件架构和动态机器人软件架构模拟出机器人软件架构。本发明可以获取更完整的ROS代码元信息，进而极大程度上改进机器人软件架构的模拟效果，降低开发者负担，减少开发周期。
-
公开(公告)号：CN115826978A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111096050.0
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于智能机器人应用的代码克隆检测方法，包括以下步骤：载入智能机器人应用的源代码；将所述源代码转换为抽象语法树；利用关键词统计将所述抽象语法树中的节点转换为特征向量；基于特征向量，通过剪枝对所述抽象语法树进行过滤；对过滤后的抽象语法树进行相似度计算，得到相似度结果；将所述相似度结果进行还原处理，即得到克隆代码对。利用本发明提供的技术方案，可以有效对智能机器人应用进行代码克隆检测，解决智能机器人应用多语言中的可移植性问题、大型应用上的可扩展性问题、检测结果的可重构性问题，提升智能机器人应用的开发高效性与运行稳定性。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.013 seconds)
