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公开(公告)号：CN107049496B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201710361356.1
申请日：2017-05-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供的一种多任务手术机器人的视觉伺服控制方法，属于手术机器人技术领域。该方法将手术机器人前端和手术部位之间的相对坐标关系作为控制依据，从图像采集设备采集的图像中提取该控制特征，实时更新相对坐标信息，根据相对坐标信息规划手术动作路径，控制运动机构的运动，实现目标手术操作，并可以通过更换控制特征类型和手术机器人前端实现多任务功能。本发明避免了额外标志物的安装以及标定过程，且基于视觉伺服的工作模式相比传统的“术前规划‑术中执行”的手术机器人工作模式能获得更高的手术精度。
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公开(公告)号：CN111582468B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010255311.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种光电混合智能数据生成计算系统及方法，其中，系统包括：电子压缩采样模块，用于非监督地学习输入数据的特征概率分布，将输入信息压缩到低维空间并进行分布采样；特征转换模块，用于将压缩采样后的电子特征信号转化为光学特征信号；全光数据生成模块，由多个无源的光学频域调制模块组成，用于将输入的光学特征信号生成全新的计算数据。该系统可以实现光速的智能数据生成，使得光电混合系统或全光机器学习能够实现非监督的智能数据生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118014032A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311828354.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种光电融合可重构模拟智能计算系统及其任务学习方法，该系统包括：光学模拟计算模块和电学模拟计算模块，其中，光学模拟计算模块用于对输入的光学模拟信号进行特征提取和降维处理，得到满足预设维度的光学特征信号；电学模拟计算模块用于将光学特征信号转换为电学模拟信号，并对电学模拟信号进行计算得到模拟计算结果。由此，本申请通过建立仿真模型，根据当前学习任务确定训练集，利用机器学习等算法对光电融合模拟计算系统进行数值仿真训练，并在训练的过程中不断优化参数，最终完成当前学习任务。由此，解决了全光学人工神经网络和数字计算处理器完成机器学习任务的局限性等问题，具有高速度、低能耗、高鲁棒性、可重构等优势。
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公开(公告)号：CN115021826B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210475945.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: H04B10/548 , G06N3/0455 , G06N3/067 , G06N3/088 , H04B10/25
Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种光计算通信智能编解码计算系统及方法，其中，系统包括：光计算编码模块，用于非监督地对输入的通信信息进行编码和加密，生成光通信信号；光纤通信模块，用于基于光纤发送光通信信号；以及光计算解码模块，用于接收光通信信号，并利用光学调制对光通信信号进行解码重建，还原出通信信息。由此，解决了相关技术中的光计算神经网络不适用于光通信的编码和解码功能，导致无法同时满足光通信的速度、质量和保密性需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN115021826A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210475945.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 清华大学
IPC: H04B10/548 , G06N3/04 , G06N3/067 , G06N3/08 , H04B10/25
Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种光计算通信智能编解码计算系统及方法，其中，系统包括：光计算编码模块，用于非监督地对输入的通信信息进行编码和加密，生成光通信信号；光纤通信模块，用于基于光纤发送光通信信号；以及光计算解码模块，用于接收光通信信号，并利用光学调制对光通信信号进行解码重建，还原出通信信息。由此，解决了相关技术中的光计算神经网络不适用于光通信的编码和解码功能，导致无法同时满足光通信的速度、质量和保密性需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN107049496A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710361356.1
申请日：2017-05-22
Applicant: 清华大学
CPC classification number: A61B17/72 , A61B18/12 , A61B2018/00601
Abstract: 本发明提供的一种多任务手术机器人的视觉伺服控制方法，属于手术机器人技术领域。该方法将手术机器人前端和手术部位之间的相对坐标关系作为控制依据，从图像采集设备采集的图像中提取该控制特征，实时更新相对坐标信息，根据相对坐标信息规划手术动作路径，控制运动机构的运动，实现目标手术操作，并可以通过更换控制特征类型和手术机器人前端实现多任务功能。本发明避免了额外标志物的安装以及标定过程，且基于视觉伺服的工作模式相比传统的“术前规划‑术中执行”的手术机器人工作模式能获得更高的手术精度。
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公开(公告)号：CN111582468A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010255311.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种光电混合智能数据生成计算系统及方法，其中，系统包括：电子压缩采样模块，用于非监督地学习输入数据的特征概率分布，将输入信息压缩到低维空间并进行分布采样；特征转换模块，用于将压缩采样后的电子特征信号转化为光学特征信号；全光数据生成模块，由多个无源的光学频域调制模块组成，用于将输入的光学特征信号生成全新的计算数据。该系统可以实现光速的智能数据生成，使得光电混合系统或全光机器学习能够实现非监督的智能数据生成。
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