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公开(公告)号：CN119835309A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411905522.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 湘江实验室
IPC: H04L67/125 , G05D1/226 , H04L67/141 , H04L67/54 , H04L43/0829
Abstract: 本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种基于智能机器人的远程网络控制系统，包括：监测模块，用于监测机器人历史运行采集的环境参数在传输时的环境参数的丢包率；创建模块，用于获取在线机器人数量，基于在线机器人数量创建数据传输通道，应用数据传输通道配置于机器人，本发明结合机器人移动场景的丢包率及机器人在传输环境参数数据包时的丢包率，为机器人排序配置以数据传输通道执行数据传输，进一步基于系统重置运行控制，使系统不断适应机器人实时运行的实际性能状态，确保性能状态良好的机器人能够优先的执行环境参数传输任务，从而以此提升机器人群采集环境参数的有效程度，使机器人应用场景采集环境参数更加全面。
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公开(公告)号：CN118395245B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410865965.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F17/10 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于黎曼流形的实时脑电信号自适应分类方法及系统，其方法包括：采集多个试次的原始脑电信号，对所有原始脑电信号进行预处理操作；对初始样本脑电信号进行滤波处理，并计算样本协方差矩阵；采用黎曼切空间映射方法提取所有样本协方差矩阵中的样本协方差特征；利用样本协方差特征离线训练预设的分类器模型；基于运动想象任务采集多个试次的实时脑电信号，结合多个试次的实时脑电信号和样本协方差矩阵，并采用黎曼切空间映射方法自适应提取得到实时脑电信号对应的待分类协方差特征；将待分类协方差特征输入至分类器模型中，通过分类器模型输出标签预测结果。本发明具有准确提取脑电信号的信号特征的效果。
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公开(公告)号：CN118094368B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410523128.X
申请日：2024-04-28
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/2413 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于扩散模型和注意力机制的轴承故障诊断方法及装置，涉及轴承故障检测技术的技术领域。其方法包括：获取初始轴承故障信息；预设的扩散模型基于所述初始轴承信号进行信号生成处理，以得到训练信号以及测试信号；基于所述信号时频特征以及所述信号因果特征确定目标注意力机制模型；通过所述训练信号对所述注意力机制模型进行训练优化处理，以得到轴承故障信号目标分类模型；通过所述测试信号对所述轴承故障信号目标分类模型进行故障识别处理，以得到故障识别结果。通过本发明，解决了轴承故障识别精度低的问题，进而达到了提高轴承故障识别精度的效果。
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公开(公告)号：CN118094368A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410523128.X
申请日：2024-04-28
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/2413 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于扩散模型和注意力机制的轴承故障诊断方法及装置，涉及轴承故障检测技术的技术领域。其方法包括：获取初始轴承故障信息；预设的扩散模型基于所述初始轴承信号进行信号生成处理，以得到训练信号以及测试信号；基于所述信号时频特征以及所述信号因果特征确定目标注意力机制模型；通过所述训练信号对所述注意力机制模型进行训练优化处理，以得到轴承故障信号目标分类模型；通过所述测试信号对所述轴承故障信号目标分类模型进行故障识别处理，以得到故障识别结果。通过本发明，解决了轴承故障识别精度低的问题，进而达到了提高轴承故障识别精度的效果。
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公开(公告)号：CN118794428A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411281789.2
申请日：2024-09-13
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明公开了一种新型导航方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括根据所述射频识别标签的位置及所述射频信号的功率值确定所述射频识别阅读器的第一位置坐标；利用所述惯性测量单元测量的航向角计算所述电子设备的第二位置坐标；将所述第一位置坐标与所述第二位置坐标作差，并将所述差值经过扩展卡尔曼滤波器处理后，得到最优偏差估计；利用所述最优偏差估计对所述第一位置坐标进行定位误差纠正，获得更新后的位置信息。本发明提供的方案将基于自身传感器定位的惯性导航定位技术和射频识别定位技术相结合，可提高定位精度，能应用于复杂室内环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118067268B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410474910.7
申请日：2024-04-19
Applicant: 湘江实验室
IPC: G01K11/3206 , G01K1/08 , G02B6/44
Abstract: 本发明公开了一种光纤温度传感器及其提高稳定性的方法，光纤温度传感器包括：基座，设有沿前后方向延伸的中心孔，中心孔内安装有一金属毛细管；光纤本体，设有光栅段，光栅段设有布拉格光栅，光栅段穿设于金属毛细管内；夹紧组件，用于夹紧延伸出基座前端面的光纤本体；旋拧组件，旋转活动安装于基座后端面，用于夹紧光纤本体并能带动光纤本体旋转；第一固定件，用于将旋拧组件位置固定。本发明利用旋拧组件夹紧延伸出基座后端面的光纤本体并能带动光纤本体旋转，最后再利用第一固定件将旋拧组件位置固定，从而将光纤本体的光栅段进行扭转，能够降低热衰减程度，减少波动，提高光纤布拉格光栅的高温稳定性和传感精度。
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公开(公告)号：CN118067268A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410474910.7
申请日：2024-04-19
Applicant: 湘江实验室
IPC: G01K11/3206 , G01K1/08 , G02B6/44
Abstract: 本发明公开了一种光纤温度传感器及其提高稳定性的方法，光纤温度传感器包括：基座，设有沿前后方向延伸的中心孔，中心孔内安装有一金属毛细管；光纤本体，设有光栅段，光栅段设有布拉格光栅，光栅段穿设于金属毛细管内；夹紧组件，用于夹紧延伸出基座前端面的光纤本体；旋拧组件，旋转活动安装于基座后端面，用于夹紧光纤本体并能带动光纤本体旋转；第一固定件，用于将旋拧组件位置固定。本发明利用旋拧组件夹紧延伸出基座后端面的光纤本体并能带动光纤本体旋转，最后再利用第一固定件将旋拧组件位置固定，从而将光纤本体的光栅段进行扭转，能够降低热衰减程度，减少波动，提高光纤布拉格光栅的高温稳定性和传感精度。
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公开(公告)号：CN116878488B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311148588.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本发明实施例提供了一种建图方法、装置、存储介质及电子装置，涉及SLAM技术的技术领域。其方法包括：获取场景数据；对所述场景数据进行滤波处理，并对滤波处理结果进行时间戳匹配，以得到目标场景数据；对目标场景数据进行点云融合迭代计算，以得到预测目标数据；对所述预测目标数据进行收敛迭代处理，以得到用于建图的目标建图数据。通过本发明，解决了导航建图精度低的问题，进而达到了提高建图精度和效率的效果。
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公开(公告)号：CN118734892A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411208550.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 湘江实验室
Abstract: 本申请提供了EL系统中智能体获取广义纳什均衡的方法和系统，包括：判断待获取智能体是否能够通过欧拉‑拉格朗日系统EL的系统参数获取广义纳什均衡GNE；根据所述判断的结果获取所述待获取智能体的GNE，包括：如果所述判断的结果为是，则通过预设的基于线性反馈原理设计的分布式算法获取所述待获取智能体的GNE；或者，如果所述判断的结果为否，则通过追踪预设的虚拟二阶辅助系统的广义纳什均衡的轨迹，获取所述待获取智能体的GNE。使得智能体在任何运动状态下都可以获取GNE，同时对于不符合EL系统的通过预设的虚拟二阶辅助系统也可以快速准确的获取GNE。
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公开(公告)号：CN118427694B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410888941.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 湘江实验室
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明实施例提供了一种脑电信号分类方法、键盘控制方法、电子设备及介质，涉及特征分类技术领域，其方法包括：获取脑电信号数据集，脑电信号数据集是通过实时采集用户的脑电信号得到的；采用第一特征提取策略，对脑电信号数据集进行特征提取，得到时域空域融合特征；采用第二特征提取策略，对脑电信号数据集进行特征提取，得到频域空域融合特征；将时域空域融合特征和频域空域融合特征按照预设维度进行拼接，得到拼接后的特征，拼接后的特征包括时域特征、频域特征和空域特征；对拼接后的特征通过多维注意力机制进行特征融合，并输出加权特征；对加权特征进行加权平均整合，并输出分类结果。通过本发明，可以提高脑电信号的分类精度。
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