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公开(公告)号：CN119555095A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411703586.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种高精度地图的构建方法、系统、设备及介质，包括：步骤S1：基于标准分辨率的静态地图及传感器数据生成鸟瞰视角特征图；步骤S2：基于所述鸟瞰视角特征图进一步提取静态特征Fsd及动态环境特征Ft；步骤S3：基于交叉注意力机制，将所述静态特征Fsd及动态特征Ft进行融合；步骤S4：通过解码器将融合后的特征解码为高精度地图。本发明间信息，当环境结构发生变化时，可以利用先前帧的高清地图信息与标准地图信息结合，对当前帧的道路信息进行推理，通过结合卷积神经网络提取的深度特征和原始的标准地图信息，系统能够更加精确地感知和理解车辆周围的环境，从而提升自动驾驶系统的整体性能和决策效率。
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公开(公告)号：CN117863154A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410117475.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于外骨骼机器人助力效能评估技术领域，具体涉及一种基于坡度耗氧量测试的外骨骼机器人助力效能评估方法。本发明的方法能够帮助受试者更好地进入测试状态，这不仅有利于降低运动损伤风险，还能提高耗氧量测试精度。本发明的方法提出净耗氧量和助力效率的计算公式，可对助力效能进行评估，促进耗氧量指标在外骨骼机器人助力效能评估方面形成统一的标准。本发明的方法解决了耗氧量测试易受人体自适应性干扰的问题，提高外骨骼机器人助力效能的评估精度；本发明的方法具有精确、稳定、简单可行的优点。
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公开(公告)号：CN112836617B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110117355.9
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于IPSO‑BPNN的长时人体下肢运动预测方法，基于粒子群算法获取BPNN网络中各节点的权值与阈值的初始值，得到预测各个下肢关节的关节角度的6个预测模型，本发明的预测模型计算效率更高，改进的粒子群算法IPSO的迭代收敛速度更快，优化结果更好，预测结果更加接近实际观测数据。此外，本发明可以根据设定的时间跨度重构各个下肢关节的原始关节角度数据，使得预测时长可以根据实际预测需求调整，进而能够覆盖系统延时。
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公开(公告)号：CN113927570A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111193412.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开了一种外骨骼机器人的动力总成，包括腰部绑缚模块、动力模块和动作检测模块；腰部绑缚模块包括腰部转接件和腰部绑带，腰部转接件上设置有用于穿过腰部绑带的腰部穿线孔；动力模块包括电机和谐波减速器，电机的电机输出轴与谐波减速器的波发生器固连，谐波减速器的输出轴与腰部转接件固连；电机通过快速插销与髋部连接杆铰接，快速插销的长度方向与人体髋关节的转动轴的轴向平行；动作检测模块包括腿部连接杆和腿部压力板，腿部连接杆与髋部连接杆固连，腿部压力板安装在腿部连接杆上，腿部压力板上设置有惯性测量单元和腿部穿线孔，腿部穿线孔用于穿设腿部绑带。本发明能够保证外骨骼机器人的动作输出与人体搬运动作的协调一致。
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公开(公告)号：CN112836617A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110117355.9
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于IPSO‑BPNN的长时人体下肢运动预测方法，基于粒子群算法获取BPNN网络中各节点的权值与阈值的初始值，得到预测各个下肢关节的关节角度的6个预测模型，本发明的预测模型计算效率更高，改进的粒子群算法IPSO的迭代收敛速度更快，优化结果更好，预测结果更加接近实际观测数据。此外，本发明可以根据设定的时间跨度重构各个下肢关节的原始关节角度数据，使得预测时长可以根据实际预测需求调整，进而能够覆盖系统延时。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118758342B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411244172.3
申请日：2024-09-06
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于小波变换的组合导航初始对准方法和系统，属于导航定位技术领域，该方法包括：获取组合导航系统初始时的加速度观测值，利用小波变换对加速度观测值去噪得到加速度测量值，用于消除基座晃动对加速度的影响；采用加速度测量值，基于姿态矩阵的惯性系粗对准得到组合导航的第一初始姿态矩阵，用于消除晃动对陀螺仪测量值的影响；完成粗对准后对第一初始姿态矩阵进行卡尔曼滤波精对准实现组合导航的初始对准。基于该方法，本发明还提出了一种基于小波变换的组合导航初始对准系统。本发明能够避免微动态情况下各种晃动或者振动干扰的影响，解决了船载系泊状态等典型应用场景的初始对准问题，为组合导航系统提供精确的初始值。
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公开(公告)号：CN117798887A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410071538.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种髋关节直驱与膝关节线驱耦合的有源负重助行外骨骼，该外骨骼的腰背部组件穿戴于人体背部，顶端用于挂置负重；鲍登线线盘与膝关节电机的输出轴固定连接；两个髋关节组件分别连接于腰背部组件末端的两侧，使髋关节组件与人体髋关节适配；髋关节组件包括髋关节电机和用于佩戴于人体大腿的大腿板；髋关节电机为摆动腿髋关节的屈伸运动提供助力；膝关节组件对称包括用于佩戴于人体小腿的小腿板；鲍登线连接于鲍登线线盘和小腿板之间；脚部组件连接于膝关节组件的下部。该外骨骼能够在髋关节和膝关节处可为穿戴者提供主动助力，而且可以为膝关节提供更大的拉力，将膝关节拉直可以更好的将负载重力传递到地面，帮助人体节省体力。
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公开(公告)号：CN117584107A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310001753.3
申请日：2023-01-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于CPG网络的助行外骨骼协同控制装置及其控制方法，控制装置包括角度获取部件、CPG网络部件和步态突变识别器；该角度获取部件获取穿戴者的髋关节、膝关节、裸关节的角度；该CPG网络部件包括三个CPG网络单元，该三个CPG网络单元分别获取穿戴者的髋关节、膝关节、裸关节的角度，通过内部振荡器进行步态曲线自适应迭代以产生跟踪人体关节角度数据输出；该步态突变识别器连接CPG网络部件和角度获取部件且对人体关节角度数据和角度获取部件的角度数据进行相关性分析，该CPG网络部件和步态突变识别器连接助行外骨骼机器人的驱动器且根据人体关节角度数据控制驱动器。它具有如下优点：具有预测全相位空间的优点，能解决适应性、鲁棒性不足的问题。
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公开(公告)号：CN109746901A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910188625.8
申请日：2019-03-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种用于外骨骼机器人的动态负载信息计算方法，一、在肘关节和末端执行器之间设置六维力/力矩传感器，测量负载的力和力矩信息；在上肢外骨骼的各个关节处设置角度传感器；二、采集负载的力和力矩数据以及各关节的角度数据；三、根据各关节的角度数据及惯性张量矩阵计算出各关节的驱动力矩，然后利用驱动力矩、负载的力和力矩数据通过达朗贝尔原理构建六维力/力矩传感器所在位置的力和力矩平衡方程；四、选取相对于无负载状态下变化最大的两个力的平衡方程和两个力矩的平衡方程；五、求解步骤四得到的四个方程，得到负载重量m和负载重心相对于六维力/力矩传感器的位置信息xm，ym，zm，本发明能快捷有效地计算出外骨骼机器人的动态负载信息。
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公开(公告)号：CN119197499A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411745741.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于鸟瞰图的融合定位方法、系统、设备及介质，涉及融合方法领域，包括：步骤S1：获取车辆的卫星位置信息；步骤S2：基于捷联惯导系统解算位置信息及姿态，并修正惯导误差；步骤S3：获取点云数据生成鸟瞰图像，并与高精度地图关联匹配；步骤S4：在GNSS信号不佳时，基于里程计提供短期位置信息，以支持惯导定位；步骤S5：通过多传感器数据进行误差估计和修正，输出修正后的车辆实时位置信息和姿态。融合后的数据经过误差修正和滤波后，可以为自动驾驶、机器人导航等场景提供准确的位置信息。本发明通过GNSS/RTK、惯性导航、激光雷达和里程计的协同工作，提升了系统的定位精度和鲁棒性。
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