公开(公告)号：CN112882481A

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN202110462802.4

申请日：2021-04-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 苟志斌 ,  刘俊 ,  吴静迪 ,  刘庭轩 ,  王业捷 ,  高博飞 ,  赵恺毅 ,  戴坤灵 ,  李宗仪 ,  刘欣悦 ,  王程森 ,  王馨爽 ,  谢逸音 ,  胡小蕙 ,  戴志涛

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明涉及一种基于SLAM的移动式多模态交互导览机器人系统，包括：移动控制模块，包括基于激光雷达的SLAM，用于控制机器人的移动，获取当前定位信息；移动导览模块，与所述移动控制模块电连接，用于接收所述当前定位信息，根据所述当前定位信息结合预设的路径规划进行定点巡航讲解；信息展示模块，与所述移动控制模块电连接，用于显示预设信息，将接收到的运动控制指令发送到所述移动控制模块；语音交互模块，采用C/S架构，分别与所述信息展示模块和所述移动导览模块通讯连接，采用深度学习聊天系统，用于实现人机交互，所述人机交互包括接收运动控制指令。本发明降低了机器人成本。

公开(公告)号：CN117671377A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311685679.8

申请日：2023-12-08

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李炜 ,  戚琦 ,  谢逸音 ,  王敬宇 ,  吴金明 ,  徐童 ,  孙海峰 ,  靖宇涵 ,  王晶

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 一种时序变量预测方法、装置、计算设备和存储介质，包括：构建双向预测时间序列表征模型，并获取历史时间序列数据进行训练，过程如下：获取两相邻时序子序列Xl和Xr，然后将Xl和Xr进行季节‑趋势分解，获得季节和趋势分量，再将季节和趋势分量经过编码器获得表征序列，最后使用两个季节分量表征序列、两个趋势分量表征序列进行双向预测；构建并训练时序变量预测模型，输入时间序列表征向量，输出时序变量预测结果；采集时序变量的实时时间序列数据，使用双向预测时间序列表征模型提取特征以获得时间序列表征向量，然后输入时序变量预测模型，获得预测结果。本发明涉及计算机领域，能有效挖掘时序内在逻辑、提升表征在时序变量预测任务上的性能。