-
公开(公告)号：CN118493399A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410848632.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于多功能抓取及对象无关框架的机器人抓取方法及系统，涉及机器人智能控制领域。所述方法包括：对训练集中的RGB图像信息进行预处理，得到处理后的RGB图像信息；根据处理后的RGB图像信息和深度信息，搭建抓取检测模型；基于IOU计算得到损失计算策略；基于损失计算策略，对抓取检测模型进行训练，得到携带最优的权重参数的抓取检测模型；控制器根据携带最优的权重参数的抓取检测模型，建立抓取位姿配置在相机坐标系与世界坐标系间的转化关系，得到三维世界坐标系下的抓取位姿；机器人根据三维世界坐标系下的抓取位姿，将物体运输至制定的目标位置，本发明提升了机器人抓取物体的能力。
-
公开(公告)号：CN116239696A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211378868.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 安徽大学
IPC: C07K16/40 , C12N5/20 , C12N9/12 , G01N33/577 , G01N33/574
Abstract: 本发明涉及免疫抗体技术领域，公开了一种快速免疫方法制备肿瘤特异性丙酮酸激酶(Tu‑PKM2)单克隆抗体及其应用。所述快速免疫方法为，以鼠为试验对象，Tu‑PKM2特异性多肽首免后7天后进行第二次免疫，第二次免疫7天后即进行加强免疫，3天后即可取出脾脏进行细胞融合，筛选和单克隆抗体的鉴定。本发明仅免疫17天即可进行细胞融合，能够大幅度缩短单克隆抗体制备周期，快速高效制备出肿瘤特异性丙酮酸激酶单克隆抗体。
-
公开(公告)号：CN118163115A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410565935.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于SSVEP‑MI和脸部关键点检测融合的机器手控制方法，涉及机器手控制领域，本发明通过使用目标检测模型进行可抓取物体的检测，并在LED屏幕上根据物品区域叠加闪烁，脑机接口采集用户的稳态视觉诱发（SSVEP）信号；通过对采集的SSVEP信号进行预处理和分类，识别出用户关注的对象；并通过基于图像的抓取位姿算法计算相应的机器手抓取姿态，实现物品的自动抓取；本发明综合利用了SSVEP‑MI和脸部关键点检测，根据不同的物体采用不同的抓取姿态提高抓取的可靠性，采用多种范式融合有效解决了传统脑控机器手控制模式单一，抓取效率低下的问题，弥补了现有实际应用技术的不足，本发明主要应用于基于SSVEP‑MI和脸部动作的脑控机器手控制方法中。
-
公开(公告)号：CN118493399B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410848632.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于多功能抓取及对象无关框架的机器人抓取方法及系统，涉及机器人智能控制领域。所述方法包括：对训练集中的RGB图像信息进行预处理，得到处理后的RGB图像信息；根据处理后的RGB图像信息和深度信息，搭建抓取检测模型；基于IOU计算得到损失计算策略；基于损失计算策略，对抓取检测模型进行训练，得到携带最优的权重参数的抓取检测模型；控制器根据携带最优的权重参数的抓取检测模型，建立抓取位姿配置在相机坐标系与世界坐标系间的转化关系，得到三维世界坐标系下的抓取位姿；机器人根据三维世界坐标系下的抓取位姿，将物体运输至指定的目标位置，本发明提升了机器人抓取物体的能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118163115B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410565935.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于SSVEP‑MI和脸部关键点检测融合的机器手控制方法，涉及机器手控制领域，本发明通过使用目标检测模型进行可抓取物体的检测，并在LED屏幕上根据物品区域叠加闪烁，脑机接口采集用户的稳态视觉诱发（SSVEP）信号；通过对采集的SSVEP信号进行预处理和分类，识别出用户关注的对象；并通过基于图像的抓取位姿算法计算相应的机器手抓取姿态，实现物品的自动抓取；本发明综合利用了SSVEP‑MI和脸部关键点检测，根据不同的物体采用不同的抓取姿态提高抓取的可靠性，采用多种范式融合有效解决了传统脑控机器手控制模式单一，抓取效率低下的问题，弥补了现有实际应用技术的不足，本发明主要应用于基于SSVEP‑MI和脸部动作的脑控机器手控制方法中。
-
公开(公告)号：CN113281313B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110410259.3
申请日：2021-04-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种实时定量细胞核内RNA输出的生物荧光探针及其制备方法，涉及生物荧光探针技术领域，本发明所述探针具有吖啶基团，类似于普通核RNA染料通过氢键和π‑π键相互作用达到细胞核的定位及特异性识别RNA的能力；本发明所述AD‑N3一旦遇到核内固有的典型浓度范围为的H2S，‑N3基团立即转化为伯胺，生成氨基吖啶(AD‑NH2)，将非发射性的AD‑N3转化为活细胞核RNA的高荧光标记，阻止荧光探针回到细胞核，使实时定量核RNA输出成为可能。
-
公开(公告)号：CN118514080B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410802921.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，特别是指一种基于改进生成残差网络MetaCoorNet的机器人抓取姿态估计方法及系统。所述方法包括：根据MCB模块以及残差模块进行模型构建，获得MCN抓取姿态预测模型；通过外部相机对目标场景进行拍摄，获得目标图像；将目标图像输入MCN抓取姿态预测模型，获得抓取姿态；根据预设的坐标转换单应性矩阵，对抓取姿态进行坐标变换，获得机器人抓取姿态；根据机器人抓取姿态以及预设的机器人运动学模型进行逆运动求解，得到关节转动角度值；根据关节转动角度值，通过执行器执行抓取动作。本发明是一种特征提取能力强、计算成本低、位置信息融合机制精确的机器人抓取姿态估计方法。
-
公开(公告)号：CN118514080A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410802921.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，特别是指一种基于改进生成残差网络MetaCoorNet的机器人抓取姿态估计方法及系统。所述方法包括：根据MCB模块以及残差模块进行模型构建，获得MCN抓取姿态预测模型；通过外部相机对目标场景进行拍摄，获得目标图像；将目标图像输入MCN抓取姿态预测模型，获得抓取姿态；根据预设的坐标转换单应性矩阵，对抓取姿态进行坐标变换，获得机器人抓取姿态；根据机器人抓取姿态以及预设的机器人运动学模型进行逆运动求解，得到关节转动角度值；根据关节转动角度值，通过执行器执行抓取动作。本发明是一种特征提取能力强、计算成本低、位置信息融合机制精确的机器人抓取姿态估计方法。
-
公开(公告)号：CN113281313A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110410259.3
申请日：2021-04-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种实时定量细胞核内RNA输出的生物荧光探针及其制备方法，涉及生物荧光探针技术领域，本发明所述探针具有吖啶基团，类似于普通核RNA染料通过氢键和π‑π键相互作用达到细胞核的定位及特异性识别RNA的能力；本发明所述AD‑N3一旦遇到核内固有的典型浓度范围为的H2S，‑N3基团立即转化为伯胺，生成氨基吖啶(AD‑NH2)，将非发射性的AD‑N3转化为活细胞核RNA的高荧光标记，阻止荧光探针回到细胞核，使实时定量核RNA输出成为可能。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.018 seconds)
