-
公开(公告)号：CN111351473B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010343967.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明涉及精密测量技术领域，具体公开了一种基于机器人的视点规划方法，其中，基于机器人的视点规划方法应用于基于机器人的测量系统中，基于机器人的测量系统包括机器人、三维重建装置和待测叶片，待测叶片上设置有标志点，机器人用于根据所述方法调整三维重建装置的视点，所述方法包括：针对待测叶片上的每个标志点均生成多个待选视点；确定每个标志点的最优视点；根据待测叶片上的所有标志点的最优视点确定机器人带动三维重建装置移动的最优路径。本发明还公开了一种基于机器人的视点规划装置及基于机器人的测量系统。本发明提供的基于机器人的视点规划方法实现了对三维重建系统视点的规划。
-
公开(公告)号：CN111835670B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010518057.6
申请日：2020-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种n维幅度相位联合调制方法及调制器，本发明分别从(n，n(n‑1)，n‑1)置换群码的码集合Pn中选择2k个和两个置换码字，构成n维相位调制矢量集合Γn和n维幅度调制矢量集合Λn，基于待发送二进制信息序列，分别从Γn和Λn中取出置换码字u和v，使用置换码字u控制载波信号的相位，使用置换码字v控制载波信号的幅度，从而产生n维实欧式空间上的幅度相位联合调制信号；所产生的幅度相位联合调制信号对应的星座图Ωn，具有良好的欧式距离特性，在复杂度较低的情况下，仍然具有较强的抵抗瑞利衰落的能力，可靠性较高。
-
公开(公告)号：CN110324048B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910546156.2
申请日：2019-06-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开一种通信调制系统中RA‑LDPC‑CC的编码方法及编码器，包括：将分解得到Ts个记忆矩阵Ft，规定的记忆矩阵Ft与Hd矩阵的抽取矩阵Ey相同，将抽取矩阵Ey按行分块分为L个的抽取子矩阵Ey(l)，在每个抽取子矩阵的第一个子矩阵右侧添加m×m的双对角线矩阵Hp，在每个抽取子矩阵除第一个子矩阵以外的每个子矩阵右侧添加m×m的全零矩阵，得到新构造的抽取子矩阵为令抽取子矩阵与Hs(t)矩阵的行数和列数相等，得到具有线性编码结构的一个周期的奇偶校验矩阵对进行Ts的周期重复得到半无限长的奇偶校验矩阵HRA‑c。HRA‑c矩阵占用存储容量较低和解码复杂度低，并且保证RA‑LDPC‑CC具备线形编码的特征。
-
公开(公告)号：CN110336566B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910539748.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种消除6/8/10围线且列重量为3的通信用LDPC码构建方法及其产品，属于通信传输信道编码技术领域。本发明方法首先设计数对阵列P的框架以及约束条件，利用平衡不完全分组设计BIBD设计数对阵列P中的参数v；之后根据数对阵列P中的围线产生方法，将6/8/10围线全部枚举出来；将枚举出的6/8/10围线作为参数u的约束条件，进行参数u的搜索；将所得参数v和参数u代入数对阵列P；最后根据数对阵列P中的元素设计得到基矩阵B；基矩阵B经过垂直扩展成为抽取矩阵Hb；抽取矩阵Hb进过水平扩展构成H矩阵；由H矩阵唯一确定LDPC码。本发明所构建的消除6/8/10围线且列重量为3的规则LDPC码在码率、围线以及码长的约束条件下，比QC‑LDPC码的性能更好。
-
公开(公告)号：CN110806721A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910963788.9
申请日：2019-10-11
Applicant: 襄阳华中科技大学先进制造工程研究院
IPC: G05B19/401 , G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于误差场特征点的数控机床空间误差预测方法，包括步骤：a.测量机床三个运动轴误差及垂直度误差，获取三轴误差数据项；b.根据三轴误差数据计算机床误差场特征点空间三项误差，并存储在数控系统中；c.根据立方体8个顶点特征点误差数据预测机床空间非特征点误差补偿值。其通过测量机床三个运动轴误差及垂直度度误差数据，根据这些三轴误差数据计算获得机床空间特征点三项误差，然后根据立方体8个顶点特征点误差数据来预测位于该立方体中的非特征点任意位置的误差。该方法将具有测量数据量少、运算量小、补偿实时性高、精度可靠等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110336566A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910539748.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种消除6/8/10围线且列重量为3的通信用LDPC码构建方法及其产品，属于通信传输信道编码技术领域。本发明方法首先设计数对阵列P的框架以及约束条件，利用平衡不完全分组设计BIBD设计数对阵列P中的参数v；之后根据数对阵列P中的围线产生方法，将6/8/10围线全部枚举出来；将枚举出的6/8/10围线作为参数u的约束条件，进行参数u的搜索；将所得参数v和参数u代入数对阵列P；最后根据数对阵列P中的元素设计得到基矩阵B；基矩阵B经过垂直扩展成为抽取矩阵Hb；抽取矩阵Hb进过水平扩展构成H矩阵；由H矩阵唯一确定LDPC码。本发明所构建的消除6/8/10围线且列重量为3的规则LDPC码在码率、围线以及码长的约束条件下，比QC-LDPC码的性能更好。
-
公开(公告)号：CN110022278A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910169263.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L27/36
Abstract: 本发明公开一种通信调制系统中(n，n(n-1)，n-1)-PGC的编码方法及编码器，涉及信道编码调制技术领域，将2k个k长的二进制信息序列集映射成n维调制星座图Γn中2k个n长的置换码字信号点。通过从包含n(n-1)个码字的陪集划分置换群码集合 中选择2k个n长的置换码字来形成具有陪集特征的星座图Γn。星座图Γn是包含 个陪集每个陪集包含 个置换码字的陪集码，k＝k1+k2和2k≤n(n-1)。与传统星座图陪集码相同的是仍然包括陪集选择器和陪集内码字选择器，不同的是用k长的二进制信息序列分离器D取代了传统陪集码中的编码器C。本发明利用陪集特征实现二进信息制序列集到置换码星座图的一一对应映射，执行编码器的时间复杂度最多是码长n的线性复杂度。
-
公开(公告)号：CN111474935B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010343974.5
申请日：2020-04-27
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及机器人应用技术领域，具体公开了一种移动机器人路径规划和定位方法，其中，移动机器人路径规划和定位方法应用于移动机器人路径规划和定位系统，移动机器人路径规划和定位方法包括：通过摄像测量装置获取目标位置的场景图片；根据目标位置的场景图片建立全局坐标系；通过立体视觉装置获取移动机器人的初始位置；根据移动机器人的初始位置和全局坐标系得到移动机器人的规划路径；根据移动机器人的规划路径控制移动机器人的移动。本发明还公开了一种移动机器人路径规划和定位装置及系统。本发明提供的移动机器人路径规划和定位方法能够高精度重建三维点，并获得合理的运动路径。
-
公开(公告)号：CN115289988A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211004717.4
申请日：2022-08-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于纳米薄膜材料测量相关技术领域，其公开了一种纳米薄膜材料厚度和密度不均匀性的测量方法，方法包括：采用穆勒矩阵椭偏仪测量对应的实际穆勒矩阵和实际退偏度；依据菲涅尔反射理论获取待测样品的幅值比和相位差并将其代入待测样品的理论穆勒矩阵；以理论穆勒矩阵和实际穆勒矩阵拟合偏差最小为目标获取各层的平均复折射率和平均层厚度；分别以平均复折射率和平均层厚度为均值预设各层的厚度和密度概率分布模型并将其加入反射光的斯托克斯向量，进而获取理论退偏度；以理论退偏度曲线和实际退偏度曲线拟合偏差最小为目标获得厚度和密度分布的不均匀性。本申请通过分析薄膜样品的退偏特性，能够准确表征纳米薄膜样品的厚度和密度不均匀性。
-
公开(公告)号：CN110806721B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910963788.9
申请日：2019-10-11
Applicant: 襄阳华中科技大学先进制造工程研究院
IPC: G05B19/401 , G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于误差场特征点的数控机床空间误差预测方法，包括步骤：a.测量机床三个运动轴误差及垂直度误差，获取三轴误差数据项；b.根据三轴误差数据计算机床误差场特征点空间三项误差，并存储在数控系统中；c.根据立方体8个顶点特征点误差数据预测机床空间非特征点误差补偿值。其通过测量机床三个运动轴误差及垂直度度误差数据，根据这些三轴误差数据计算获得机床空间特征点三项误差，然后根据立方体8个顶点特征点误差数据来预测位于该立方体中的非特征点任意位置的误差。该方法将具有测量数据量少、运算量小、补偿实时性高、精度可靠等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.063 seconds)
