公开(公告)号：CN111605641A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010366190.4

申请日：2020-04-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 郑浩 ,  乐贵高 ,  刘冰 ,  吴林华

IPC: B62D57/032

Abstract: 本发明公开了一种小型六足仿生机器人，包括机身、六个机械腿、与机械腿连接的足，设置在机身内的驱动机构和齿轮传动机构；六个机械腿、足沿机身的两侧对称分布。机器人运动时，步进电机输出轴转动，通过齿轮传动机构带动大直齿轮转动，从而使大直齿轮上的连杆绕着齿轮轴转动，驱动腿、足做出迈步的动作，达到运动的目的。本发明采用机械装置来实现一个电机控制同侧三条腿的转动，将控制机器人运动所需的电机数量减少到个，使得机器人控制简单，体积小、轻便。而采用齿轮传动的方式，既可以使传动过程中平均传动比准确，工作可靠，又能减少通讯信号的传递，降低发生通讯故障的概率。

公开(公告)号：CN116151089A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202111364958.5

申请日：2021-11-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 丁大志 ,  杨婕 ,  刘冰 ,  杨啸 ,  段元芝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F8/30

Abstract: 本发明公开了一种基于MoM和深度学习数据驱动的多项海面物理量的预测方法。该系统如下：描述海面的各类参数，提取相应环境参数下海面的有关特性，基于常见几何海谱模型PM谱生成静态海面，根据海情，结合电磁分析手段获取杂波特性数据，辅助以MoM计算海面电磁散射，对数值计算结果讨论，从而构建以统计模型，数值计算数据作为样本形式的不同海面环境特征的样本库。随即引入BP神经网络深度学习，以海杂波特性数据作为输入，各类海面标准化参数数据作为标签，对比不同结构神经网络，得到最小误差下的最优神经网络。基于最优神经网络结构，迭代，进行模型的不断矫正，得到最优预测模型，最终实现海面几何特性的在线预测。