-
公开(公告)号：CN117111594A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310530731.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人水面艇的自适应航迹控制方法，包括：针对复杂环境下无人水面艇运行数据具有时变性和高度非线性的特点，基于Peephole LSTM方法，通过引入常量误差传输子来学习无人艇航行数据的非线性特征，挖掘数据间的时序规律，形成无人艇的状态空间。基于深度强化学习DDPG算法对无人水面艇进行实时自适应航迹控制，通过构建双层网络架构，使用最大化全局的奖励来调整优化网络的动作策略。采用经验回放技术，将每一时刻的样本存储于重播缓冲区中，通过非均匀小批次抽样，降低样本间的相关性。通过迭代计算损失函数，来定期更新目标网络的参数。与现有技术相比，本发明具有提高了无人水面艇的航行效率和安全性等优点。
-
公开(公告)号：CN116945179A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310989753.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度下降和指数衰减的轮式移动机械臂姿态调整方法，方法步骤包括：获取轮式移动机械臂姿的状态参数，将状态参数输入预先构建的加速度层姿态调整模型中；求解加速度层姿态调整模型；根据求解结果实时驱动移动平台的驱动轮和机械臂的关节，使轮式移动机械臂从当前姿态调整到期望的姿态；其中加速度层姿态调整模型基于采用梯度下降公式和指数衰减公式推导二次型性能指标结合移动平台的运动学方程以及轮式移动机械臂的物理极限建立。本发明在加速度层上实现了移动平台和机械臂在不同姿态之间的同时自动调整，避免轮式移动机械臂在执行不同的操作任务时需多次测量移动平台和机械臂姿态的繁琐过程。
-
公开(公告)号：CN118123829A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410306012.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种四轮对称全向移动机械臂控制方法、设备、存储介质，方法包括如下步骤：基于非线性动力学公式，以最小化四轮对称全向移动机械臂前状态与期望状态之间的误差为目标，构建基于非线性映射的速度层性能指标；以最小化所述速度层性能指标为目的，得到极限约束条件下的速度层状态调整方案；通过求解所述速度层状态调整方案实现所述四轮对称全向移动机械臂的控制。与现有技术相比，本发明有效地弥补了现有方法的缺陷，引入了一种新的操作方便、工作量较少、作业规范的方法。该方法能够自动调整四轮对称全向移动机械臂，使其快速、准确地达到期望状态。
-
公开(公告)号：CN116945192A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311170380.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种三轮全向移动机械臂自运动规划方法，方法包括：S1、采用梯度下降公式，推导机械臂从不同初始状态调整到期望状态的速度层指标；S2、引入末端定位误差及其积分的反馈，并结合移动平台的运动学方程和S1的速度层指标，设计以伪逆形式描述的自运动规划方案；S3、获取机械臂的初始状态，将初始状态代入自运动规划方案进行迭代计算，得到自运动规划的驱动轮旋转角速度和关节速度；S4、将自运动规划的驱动轮旋转角速度和关节速度发送至三轮全向移动机械臂的下位机控制器，驱动三轮全向移动机械臂和移动平台达到期望状态。与现有技术相比，本发明具有完成不同状态之间的自动、快速、准确调整等优点。
-
公开(公告)号：CN115457360A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211132614.6
申请日：2022-09-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种多源传感器信息融合的目标检测方法，具体涉及一种基于双注意力机制多源融合的水上目标检测方法，包括：构建雷达图像生成模型和特征提取模型，并生成2D注意力矩阵；构建视觉图像特征提取模型，得到视觉特征图；将所述2D注意力矩阵沿视觉特征图所有通道重新加权，生成融合特征图；将所述融合特征图输入目标检测网络FasterRCNN。本发明可以充分利用雷达和视觉传感器互补的信息，提升网络的精度和目标检测的准确度；有效解决水上目标在图像中权重降低以及微小目标检测性能低的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119200612A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411368968.X
申请日：2024-09-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于智能信息技术领域，具体涉及一种基于建图和导航算法的仓储智能车的路径规划方法，包括步骤一、动态雷达扫描模块实时检测获取环境信息，建图模块结合Gmapping算法和Cartographer算法，完成全局地图的预建图的构建；步骤二、导航模块借助Nav2系统进行定位和路径规划，计算仓储智能车的运动路径和速度信息，生成导航指令；步骤三、通信模块将所述导航指令传输至仓储智能车，仓储智能车执行导航指令，完成预定的运动任务，凭借高效的模块间通信与动态路径规划，本发明能够应对复杂环境下的多种障碍物，确保智能车高效、安全运行，尤其适用于要求高精度和连续性的仓储环境。
-
公开(公告)号：CN118915755A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411017625.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进天牛须搜索算法的无人水面艇路径规划方法，包括如下步骤：读取地图信息，障碍物膨化处理；以当前位置指向终点位置的方向向量为参考，约束天牛随机搜索方向；根据天牛位置更迭进行寻路，排除搜索到的路径点为障碍物或两路径点跨越障碍物的情况；在循环迭代过程中，动态更新天牛步长，更新路径；引入路径优化策略，移除冗余节点；输出优化后的最终路径，绘制路径曲线。本发明通过膨化障碍物、优化搜索方向和步长选择机制，以及路径节点的优化处理，提高了路径质量和规划效率。
-
公开(公告)号：CN115457360B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202211132614.6
申请日：2022-09-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/086 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明涉及一种多源传感器信息融合的目标检测方法，具体涉及一种基于双注意力机制多源融合的水上目标检测方法，包括：构建雷达图像生成模型和特征提取模型，并生成2D注意力矩阵；构建视觉图像特征提取模型，得到视觉特征图；将所述2D注意力矩阵沿视觉特征图所有通道重新加权，生成融合特征图；将所述融合特征图输入目标检测网络FasterRCNN。本发明可以充分利用雷达和视觉传感器互补的信息，提升网络的精度和目标检测的准确度；有效解决水上目标在图像中权重降低以及微小目标检测性能低的问题。
-
公开(公告)号：CN116974306A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310882142.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 海南大学
IPC: G05D3/20
Abstract: 本发明涉及一种基于惯性测量单元和Madgwick算法的无人艇云台摄像头自调平稳定方法及装置，其中方法包括以下步骤：获取惯性测量单元的加速度计、磁力计、陀螺仪的九轴数据，使用四元数法和Madgwick姿态融合算法计算实际姿态角；将实际姿态角与期望姿态角数据作差处理，获得当前状态无人艇云台姿态角的误差角度，采用增量式PID控制算法对当前误差角度进行校准，计算实际控制量；根据实际控制量控制三轴电机转动，实现无人艇云台自稳定。与现有技术相比，本发明提高了无人艇云台摄像机的稳定性与可靠性，且遇到大幅度姿态变化时，可快速有效到达稳定的状态。
-
公开(公告)号：CN118848965A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410899057.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于相对雅可比的水下双臂机器人自适应抗扰协调规划方法及系统，该方法包括：根据相对雅可比矩阵建模方法，建立水下双臂机器人的运动学方程；考虑谐波噪声的影响，设计补偿谐波噪声的自适应抗噪动态系统；根据水下双臂机器人协调运动规划的需求，在运动学方程中引入自适应抗噪动态系统和水下双臂机器人末端执行器的位姿误差后求解该运动学方程，得到自适应抗扰协调规划计算结果，以相应驱动水下双臂机器人完成协调规划任务。与现有技术相比，本发明能够有效提高水下双臂机器人运动控制的抗噪性能，提升协调规划任务的准确性和稳定性，提高水下双臂机器人在谐波噪声干扰复杂条件下顺利完成协调运动规划任务的能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.031 seconds)
