公开(公告)号：CN116763355A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310602617.X

申请日：2023-05-26

Applicant: 湖南大学

Inventor： 江未来 ,  肖振 ,  郑成宏 ,  王耀南 ,  蔡田青 ,  吴俊 ,  罗坤

IPC: A61B8/08 ,  A61B8/00 ,  G06T7/00 ,  G06V10/26

Abstract: 本申请公开了一种基于超声图像的机械臂自适应扫查颈动脉方法及系统，属于医疗机器人技术领域。该方法包括：获取超声图像；基于获取的超声图像，检测颈动脉的轮廓中心点，计算得到颈动脉的轮廓中心点的像素坐标；利用规划好的初步路径逐点步进扫查，根据超声图像成像效果反馈实时调节下一个路径点的位置和方向，以此更新剩余路径容器点数值，同时基于模糊自适应PID算法对机械臂移动时的力度和位置进行补偿控制。本申请有益效果如下：实现了颈动脉自主诊断，对于检测人员的技术要求很低，采用机械臂根据信号自主智能找寻颈动脉位置，实时调整，适于不同人群体验，泛化性较强。

公开(公告)号：CN116736884A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310700522.1

申请日：2023-06-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 江未来 ,  蔡田青 ,  郑成宏 ,  王耀南 ,  肖振 ,  徐国强

IPC: G05D1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06N7/01

Abstract: 本申请提供一种基于深度强化学习的多无人机协同围捕方法，针对围捕过程中的运动模型设计了一种围捕奖励函数，通过多种奖励相结合的方式，使得多无人机合作围捕具有较高的成功率。此外，本发明设计了一种多无人机协同围捕神经网络，通过自适应的方式对友无人机的动态联合策略进行显式建模，围捕无人机能够根据友无人机策略进行自适应的调整自身的动作，提高经验的利用率的同时也加快网络训练过程中的收敛速度，与此同时，为了确保经验数据原有的表达能力，减少训练的复杂度，对协同围捕的神经网络进行了优化，将编码器线性层作为前馈神经网络；优化后的神经网络适用于静态围捕目标的同时，也对动态围捕目标具有很好的效果，具有良好的环境适应性。