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公开(公告)号：CN111175770B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010112078.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点激光测距的货箱自动抓取装置及方法。该装置包括激光测距单元、信息处理与控制单元和执行单元。方法为：首先由安装在抓取装置上的一组点激光距离传感器组成的激光测距单元实时采集目标货箱不同位置的距离信息，距离信息通过数据传输模块送至信息处理与控制单元；然后信息处理与控制单元对距离信息进行分析和处理，获得抓取装置相对于目标货箱的距离和姿态信息；最后，信息处理与控制单元根据位姿信息控制执行单元调整抓具位姿，使抓具运动到合适位置并收紧卡爪，实现目标货箱的抓取。本发明实现了货箱抓取过程的自动化，提高了工业生产中抓取工作的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110764538B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911098178.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三步自适应算法的无人机三轴稳定平台及跟踪方法。该平台包括光电开关、三轴稳定陀螺、传感器采集MCU、天线控制板MCU、馈源、信标机、滑环、定位系统、电机驱动器和电机。方法为：空中平台发送本端地理位置信息，地面系统进行目标捕获；光电开关和三轴稳定陀螺将信息传送给传感器采集MCU，传感器采集MCU进行数据预处理，并将天线状态发送给天线控制板MCU；天线控制板MCU经过综合计算，控制电机驱动器，使天线始终保持最佳通信姿态。本发明跟踪过程中采用三步跟踪算法，采用闭环PID反馈控制方式抑制载体干扰，采用扰动补偿方式抑制载体扰动，解决了平台的过顶问题，且跟踪精度高，响应速度快，稳定性高。
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公开(公告)号：CN111629415B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010331293.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议，首先评估环境链路质量，评估包接收率：采集相同RSSI值下的包接收率数据以及不同通信距离下的LQI均值和包接收率数据建立样本空间，对LQI均值和包接受率数据进行曲线族回归拟合，得出包接收率的估算公式；播撒无线传感器节点，组建无线传感器网络；传感器节点周期性广播和接收探测包，建立邻居信息表；传感器节点建立候选节点集；有效数据包所在节点广播数据包，接收到数据包的候选节点按值迭代公式重新计算节点对应状态值，数据包发送方选取回传对应状态值最大的节点作为下一跳转发节点。本发明使无线传感器网络能量使用优化均衡。
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公开(公告)号：CN110730486B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910846122.5
申请日：2019-09-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Q‑Learning算法获取无线体域网最优路径的方法，属于无线传感器网络控制领域，该方法包括以下步骤：初始化无线体域网参数；设定Q‑Learning算法中学习率α和折扣因子γ的值；构建评价矩阵用于寻找最优路径，并利用初始化的无线体域网参数求取评价矩阵的初始值，之后在路径选择过程中不断更新评价矩阵，并利用Q‑Learning算法不断学习Q矩阵；根据学习后的Q矩阵获取发送节点到目标节点的最优路径。本发明方法可以显著有效延长WBAN网络节点生存周期，能提高无线体域网更精确快捷地服务人类生活的能力，可以被广泛应用于医疗监测、疾病防控等无线体域网实际应用场景。
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公开(公告)号：CN115099314A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210655023.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两级强化决策边界的直线电机气隙故障分类方法，该方法为：对训练集进行OVA划分；对每组二类子数据集进行第一级边界强化，计算每组子数据集中单纯类与非单纯类的占比，根据占比以及计算得到的合成新样本分配权重和分配序列，对单纯类进行改进的Borderline‑SMOTE过采样或RUS欠采样；更新所有组样本数量，不重复地组合各单纯类样本形成新的不平衡数据集，进行OVO划分；对每组二类子数据集进行第二级边界强化，根据计算得到的合成新样本分配权重和分配序列，对少数类进行过采样，划分边界区域，对多数类非边界区域样本进行欠采样，多次循环得到平衡数据集。本发明提高了直线电机气隙故障的分类效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369597B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010155371.2
申请日：2020-03-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪方法。该方法为：采集视频图像并进行滤波处理；在初始帧中用矩形框标定跟踪目标，计算目标模板的边缘直方图、纹理直方图和深度直方图；采用二阶自回归模型更新粒子状态，并获得各粒子的特征直方图；计算两模板相似度，根据粒子在单特征下的位置均值、标准差及总体位置均值，得到单特征区分度，自适应调整融合权值；结合多特征融合的观测模型和上一时刻的粒子权重确定当前时刻的粒子权重；将粒子权重进行排序，统计权重小的粒子个数并与阈值进行比较，修正窗口尺寸，确定跟踪目标状态。本发明结合边缘、纹理及深度特征，实现了对目标更精确、更连续的跟踪。
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公开(公告)号：CN112010024B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010848263.3
申请日：2020-08-21
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光和视觉融合检测的货箱自动抓取方法及系统，包括：步骤1，激光扫描测距目标识别及获取相对位置信息；步骤2，路径规划并改变抓具位姿；步骤3，激光扫描测距采集抓具与目标货箱之间的距离信息；步骤4，实时将得到的位置信息与目标位置进行比较，若有偏差，信息处理与控制单元则根据偏差进行路径规划，控制执行机构改变抓具的位置，最终使抓具移动到能够成功抓取目标货箱的位置上。本发明实现了货箱抓取过程的自动化，能够提高工业生产中一些抓取工作的效率以及准确率。
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公开(公告)号：CN111629415A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010331293.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫决策过程模型的机会路由协议，首先评估环境链路质量，评估包接收率：采集相同RSSI值下的包接收率数据以及不同通信距离下的LQI均值和包接收率数据建立样本空间，对LQI均值和包接受率数据进行曲线族回归拟合，得出包接收率的估算公式；播撒无线传感器节点，组建无线传感器网络；传感器节点周期性广播和接收探测包，建立邻居信息表；传感器节点建立候选节点集；有效数据包所在节点广播数据包，接收到数据包的候选节点按值迭代公式重新计算节点对应状态值，数据包发送方选取回传对应状态值最大的节点作为下一跳转发节点。本发明使无线传感器网络能量使用优化均衡。
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公开(公告)号：CN111627131A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010350879.8
申请日：2020-04-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种带有驾驶员辅助监控警示功能的行车记录装置及方法，行车记录仪包括图像采集单元、数据存储单元、数据处理单元、警报单元、通信单元以及供电单元，其中：图像采集单元用于采集驾驶员面目姿态视频数据以及车辆前方道路环境视频数据；数据存储单元用于存储采集到的视频数据；数据处理单元用于根据视频数据判断驾驶员是否处于疲劳驾状态；警报单元响应于驾驶员处于疲劳状态发出警报信号；通信单元响应于驾驶员处于疲劳状态向导航发出搜寻就近停车位置信息。本发明对驾驶员驾驶状态进行实时监控警示，在驾驶员疲惫状态时自动导航至可以停车区域，可及时预防驾驶员因疲劳驾驶引发交通事故。
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公开(公告)号：CN111539422A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010286279.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法，包括以下步骤：构建训练数据集；构建Faster RCNN网络；训练Faster RCNN网络；在多个分布式平台上实施训练后的Faster RCNN网络；进行目标检测并将识别结果进行决策级融合，实现目标协同识别。针对变化环境下的飞行目标红外图像识别场景，本发明的方法采用协同识别的方法能够获取目标多角度、多姿态的图像信息，使对象轮廓、姿态等信息更加丰富立体，能够有效地提高目标的识别准确率，同时优化了Faster RCNN网络的锚框生成方法，提高了目标识别的效率。
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