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公开(公告)号：CN120056074A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510512991.X
申请日：2025-04-23
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 申请提供的一种具有可动远心点的并联机器人机构，其远心点设置在定平台上，基于定平台的多转动副支链，实现定平台的变形，进而实现远心点位置的自由移动；第一支链、第二支链和两个平台连接用连杆共同构成第一平行四边形，第三支链两端的万向副分别通过动平台和定平台连接到第一平行四边形上，第一平行四边形基于第一支链和第二支链可以同时在互相垂直的两个方向上产生运动，进而可以带动第三支链上的远心点实现绕远心点两个方向的转动自由度的运动；通过在三个并联支链的移动副上设置驱动装置，控制三个移动副做同步运动，实现对动平台和定平台之间距离的调整，进而实现对机构尺寸的调整。
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公开(公告)号：CN117426873A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311418320.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种远心点可动的双平台并联机器人机构，其结构简单对称、构件数目少、灵活性高，易加工，更具实用性。其设置了双平台并联机构，器械臂顶端设置在二级动平台底端面，器械臂底端自上而下穿过一级动平台；远心点为二级转动副二的轴线的交点；通过对一级转动副一的转动轴的驱动，可实现远心点在一级动平台平面法线方向的竖直移动；通过驱动二级动平台的驱动副，可以实现器械臂在三维空间内基于远心点的两转动一移动三自由度运动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118163079A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410488542.1
申请日：2024-04-23
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明提供的一种基于可重构平台的三模式并联机器人机构，其通过调整六个动平台用转动副的转动角度，控制三个连接用转动副的轴线彼此是否相交，实现三种不同的运动模式，分别为：三转动两移动、两转动两移动和一转动两移动；本申请无需通过支链内部运动副变化即可实现运动模式的重构，降低了模式重构的复杂程度，减少了支链中的驱动副，从而减少运动中的转动惯量；基于本申请中的三模式并联机构，模式切换易于控制，单自由度运动副数少，不含复杂运动副，对机构构件的刚度及装配精度要求较低，结构简单，易于模块化以及加工制造，其可适用于需要多种运动模式的生产与装配作业任务中。
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公开(公告)号：CN118181258A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410488543.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 江南大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本申请提供的一种基于可重构动平台的两模式并联机器人机构，其通过动平台用移动副调整三个V字结构之间的距离，控制连接用转动副的转动轴的轴线是否相交，实现了可重构动平台的三转动两移动和一转动两移动两种运动模式的切换；本申请无需通过支链内部运动副变化即可实现运动模式的重构，降低了模式重构的复杂程度，减少了支链中的驱动副，从而减少运动中的转动惯量。本申请的三条支链的结构完全一致，且不含复杂运动副，对机构构件的刚度及装配精度要求较低。整体结构简单，易于模块化以及加工制造，其可适用于需要多种运动模式的生产与装配作业任务中。
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公开(公告)号：CN117442342A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311418325.7
申请日：2023-10-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种支持远心点在三维空间移动的双平台并联机器人机构，其可以实现远心点的移动，且结构简单，体积较小。其将器械臂顶端设置在二级动平台底端面，底端自上而下穿过一级动平台，一级动平台上的三个二级转动副二的轴线的交点即为远心点；当二级动平台的驱动副运动时，可实现二级动平带动器械臂在空间中基于远心点的两转动一移动三自由度的运动；基于固定基座上的移动副作为驱动，可以实现一级动平台带动远心点在空间中的三维移动。
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公开(公告)号：CN117058519A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311000170.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/82 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本申请提供的一种基于深度学习的口罩识别方法，其基于YOLOv5构建目标检测模型，在主干网中使用了SPPCSPCF结构，将送入了SPPCSPCF结构的特征图分为两部分，其中一部分进行常规卷积处理，另一部分进行SPP处理，最后再将两部分进行Concat操作合并在一起，可以减少一半的计算量，提高计算速度的同时也提升了精度；尤其是，在SPPCSPCF结构中将三个MaxPool2d设置为串行结构，减少了特征图输入金字塔池化结构的通道数，提高了运行速度，所以本申请技术方案在人流量大、目标小导致的大计算量的应用场景中，仍然能够及时地识别出目标。
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公开(公告)号：CN116580449A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310404197.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本申请提供一种基于超连接图卷积网络的骨架行为识别方法，根据人体骨架的连接关系构造超连接邻接矩阵，进一步构建超连接自适应图卷积模块，同时在全维动态卷积中引入两个残差连接，构建残差全维动态时序卷积模块，将二者相结合并基于融合特征数据进行端到端的训练，获得超连接图卷积网络模型；本申请中的超连接图卷积网络模型能够从骨架特征数据中充分提取节点的长距离依赖关系，同时减小特征损失，增强了时间特征的表示能力，基于本申请的骨架行为识别方法，不但能够取得优异的识别准确率，而且具备良好的泛化性能。
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