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公开(公告)号：CN119806118A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510296372.1
申请日：2025-03-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟化的四足机器人故障恢复方法及系统，属于机器人控制领域。故障恢复系统包括Linux虚拟机和控制器监控系统，虚拟机上运行有四足机器人控制器。每当MPC运行固定迭代次数，控制器记录机器人的运行状态信息，将其与魔数打包通过共享内存发送给控制器监控系统；控制器监控系统设置定时器进行心跳报文检查，检查异常时触发Linux虚拟机重启机制，Linux虚拟机重启后，将存储的最新的机器人运行状态信息同步回控制器中，使四足机器人恢复为最新的运行状态信息所对应的状态。本发明提升了四足机器人对软件故障的抵抗能力，使得机器人在运行过程中，若出现系统故障，无需通过人为干预而实现自省。
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公开(公告)号：CN107244260B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201710560967.9
申请日：2017-07-11
Applicant: 浙江大学常州工业技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种微速四轮电动车的铅酸电池管理系统，包括：电压采样模块，用于采集单体电池的电压值；PIC单片机，与电压采样模块连接，获得单体电池的电压值；均衡模块，与PIC单片机连接，所述PIC向均衡模块发送脉冲信号，控制均衡模块均衡各电池之间的电量；所述均衡模块包括与单体电池数量相同的单体均衡电路，所述单体均衡电路包括驱动电路和放电电路，所述驱动电路包括带阻三极管，这种微速四轮电动车的铅酸电池管理系统及其控制方法根据单体电池之间的压差针对性的对相应的电池进行放电，调整它们之间的容量差，使串联的铅酸电池中的各只单体电池随着充电次数的增加，性能差异维持在较小的范围之内，减缓电池组容量的下降速度。
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公开(公告)号：CN116225689A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211612049.3
申请日：2022-12-15
Abstract: 本发明公开了基于静态中继的神经元操作系统任务资源配置方法及装置，根据任务的不同状态，分别维护任务队列new list、delay list、ready list、running list；进行静态中继配置，基于硬件约束条件，提供所有计算核心可达的数据通路；通过计算资源分配，采用最大空矩形算法，给任务分配可用的计算资源；最后，对计算资源回收，在任务到达截止时间后，回收任务占用的资源，实现重复利用。本发明通过静态中继方案，解决了芯片中的核心超过一定距离数据包无法到达的问题；通过维护最大空矩形列表的方式管理空闲资源，实现了资源分配与回收的功能，能够使任务充分利用类脑芯片提供的计算资源。
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公开(公告)号：CN116070682A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310354756.5
申请日：2023-04-06
Abstract: 本发明公开了神经元计算机操作系统的SNN模型动态映射方法及装置，通过根据节点之间连接关系、设置的初始解空间映射，以及输入、输出虚拟节点相对物理神经元拟态核边缘核心的位置，构建脉冲通信代价计算模型，计算前继节点与后继节点对应物理坐标间的距离，基于节点间的距离和对应的权重信息，得到脉冲通信代价；同时，基于初始解空间，通过贪心算法遍历逻辑神经元拟态核在不同空闲物理神经元拟态核时的脉冲通信代价，得到最小脉冲通信代价时，逻辑神经元拟态核与物理神经元拟态核的映射关系。从而解决了类脑硬件资源因碎片化而无法直接将模型的逻辑神经元拟态核相对位置一一映射到物理神经元拟态核的问题。
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公开(公告)号：CN113052903B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110286876.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于移动机器人的视觉与雷达融合定位方法，移动机器人使用摄像头识别出场景中事先布置的标志物，并通过激光雷达测距进行建图及定位。本发明综合考虑激光雷达以及摄像头的优点，能够有效地解决移动机器人在定位与导航中所存在的问题，通过单目摄像头进行远距离的观测和识别标志物并使用激光雷达辅助测距来实现建图和定位；此外本发明通过引入激光雷达信息剔除了动态点云的干扰，提高定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115081587A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210593127.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种类脑计算机中脉冲神经网络在硬件上的运行部署方法，包括：根据底层类脑计算硬件限制，将脉冲神经网络的神经元进行簇划分后，以簇作为节点，根据簇之间的有向脉冲连接关系确定节点之间的连边，以构建有向图；使用层次优先的拓扑排序算法对有向图进行节点排序，以得到节点序列；对底层类脑计算硬件的计算核心按照希尔伯特空间填充曲线的顺序进行标号，按照标号将节点序列中的每个节点以一对一的方式分配到计算核心上，以形成初步映射方案；基于初步映射方案，采用力引导图算法多次迭代优化映射方案，以得到最终映射方案；依据最终映射方案实现神经元到计算核心的映射分配。能够提升类脑硬件计算效率、降低计算功耗。
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公开(公告)号：CN114492782B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210407390.9
申请日：2022-04-19
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的神经网络的片上核心编译映射方法及装置，通过将传统映射规划问题放入强化学习框架，构造状态描述、奖励函数和行动空间，通过强化学习训练获得的策略深度网络，依次将神经元放置在片上网络的多个核心内。以通信代价、映射面积和核心内部使用率构造映射收益，并利用Actor‑Critic算法训练策略网络以获得更高的映射收益，训练强化学习策略网络学习任意脉冲神经网络神经元的最佳映射位置，最后利用训练完成的策略网络完成所需部署的神经网络到片上核心阵列的，降低了互连神经元片上通信距离代价，有效提高了芯片计算效率并降低整体功耗。
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公开(公告)号：CN113034660B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110330512.4
申请日：2021-03-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PBR反射模型的激光雷达仿真方法，可以充分利用渲染引擎及图形处理器的加速能力，同时利用障碍物表面法向、粗糙度、高光系数等材质信息，得到逼真的点云强度信息。本发明真实感激光雷达仿真流程包括两个渲染阶段：第一个渲染阶段以场景纹理的形式输出激光雷达视角下场景模型的表面位置、表面法向以及表面材质信息；第二个渲染阶段根据场景模型的表面信息计算点云中每个点的位置和强度，以点云纹理的形式输出。因此，本发明仿真方法能够真实地模拟激光雷达的强度信息，并且借助于GPU的图形渲染管线来提高计算效率。
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公开(公告)号：CN114492782A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210407390.9
申请日：2022-04-19
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的神经网络的片上核心编译映射方法及装置，通过将传统映射规划问题放入强化学习框架，构造状态描述、奖励函数和行动空间，通过强化学习训练获得的策略深度网络，依次将神经元放置在片上网络的多个核心内。以通信代价、映射面积和核心内部使用率构造映射收益，并利用Actor‑Critic算法训练策略网络以获得更高的映射收益，训练强化学习策略网络学习任意脉冲神经网络神经元的最佳映射位置，最后利用训练完成的策略网络完成所需部署的神经网络到片上核心阵列的，降低了互连神经元片上通信距离代价，有效提高了芯片计算效率并降低整体功耗。
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公开(公告)号：CN114330698A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210249465.5
申请日：2022-03-15
IPC: G06N3/063 , G06F11/14 , G06F16/13 , G06F16/172
Abstract: 本发明公开了一种类脑计算机操作系统的神经模型存储系统及方法，将神经模型保存在三个计算节点上，节点的选择根据节点的空闲核心数量、可用存储空间、故障次数及每次故障的时间，动态计算权重来确定；神经模型的读取实现同节点读取和跨计算节点读取；非主控节点故障的恢复；主控节点故障的恢复；整机重启或故障的恢复。本发明实现了神经模型在类脑计算机上的多节点冗余存储、跨节点读取、存储节点的动态选择、节点故障后的自我修复，提升了神经模型存储的可靠性、神经模型读取的便利性，以及类脑计算机整体的运行效率与稳定性。
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