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公开(公告)号：CN116698072A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310786344.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视场的深度启发三维A*路径规划方法，具体是一种采用动态视场策略，以新的深度启发网络构建启发函数模型引导节点搜索的三维A*路径规划方法。目的是解决现有三维A*路径规划方法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：获取三维规划地图，设定路径规划的起点终点；步骤二：在三维规划地图上采用传统A*算法获取规划的实际路径代价值，与规划过程中的动态视场图像，构建序列组；步骤三：将序列组送入深度启发网络用于训练；步骤四：深度启发网络输出当前位置距离目标位置的路径代价估计值作为启发函数值引导路径规划。本发明具备三维场景下搜索效率高的优点，在保证路径质量的同时具有较小的搜索面积。
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公开(公告)号：CN113765449B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110864550.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/05 , H02P21/30 , H02P25/092 , H02P25/098 , H02P6/16 , H02P6/17
Abstract: 本发明公开一种基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制系统与方法，根据SRM相电感变化曲线特征，设计双Sigmod激励函数，通过神经网络电感模型在线获得电感强非线性信息，实现基于双Sigmod神经网络电感模型的SRM磁链控制。在模型学习过程中，引入PD的偏差预处理方法，进一步加速了神经网络电感模型参数更新。本系统可构成嵌入式系统，基于神经网络电感模型，实现转矩到磁链准确转换，转换后得到参考磁链，实现SRM的磁链控制，有效抑制SRM转矩脉动。
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公开(公告)号：CN115319755A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211137827.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于反馈校正的GRU神经网络机器人柔性关节补偿控制方法，针对负载转矩传感器的情况下，通过反映负载大小变化的电机驱动电流与关节扭转角之间的特性，描述关节在不同负载下的迟滞特性，在GRU神经网络的基础上引入反馈结构，利用模型输出值与期望输出值之间的误差组成补偿量，反馈给GRU神经网络模型，用于校正GRU神经网络模型的输出值，以提高关节的GRU神经网络模型精度。柔性关节迟滞模型预测随负载变化的扭转角，作为补偿量，修改关节的角度设定值，从关节输入端，间接实现对关节迟滞特性造成误差的有效补偿。本发明是一种低成本补偿控制方法，有利于低成本高精度轻型工业机器人的高端智能制造中的大量普及。
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公开(公告)号：CN114754768A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210480403.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种点线融合的视觉惯性导航方法，具体是一种根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权的视觉惯性导航方法。目的是解决现有视觉惯性导航方法因场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失，以及线特征容易错误关联的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：相机采集灰度图像，IMU传感器采集加速度和角速度，主控进行数据的对齐；步骤二：几何表示点线特征，为视觉惯性导航系统的特征追踪模块引入线特征；步骤三：提取与合并线特征，剔除无用的线特征，减小线的误匹配率；步骤四：求出点线得重投影误差，并进行点线误差融合；步骤五：求出点线重投影误差的雅可比矩阵。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113759713A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110880826.1
申请日：2021-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种忆阻模型与神经网络混合的谐波减速器误差补偿控制方法，将忆阻器模型改进成为忆阻迟滞模型，用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律；借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值进行补偿。RBF神经网络与忆阻迟滞模型输出叠加，构成谐波减速器混合迟滞模型，通过谐波减速器迟滞特性建模，预测在不同转矩下的扭转角输出，从谐波减速器驱动端进行传递误差的补偿。与从制造角度解决谐波减速器传递误差的方法完全不同，回避了谐波减速器的复杂结构与柔轮与刚轮之间周期性的啮合、脱开、再啮合的正反转传动的复杂运行机制，从信息建模与补偿的角度，提高谐波减速器的转换精度。
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公开(公告)号：CN112959321A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110184868.1
申请日：2021-02-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于改进PI结构的机器人柔性关节转换误差补偿方法，在对称Play算子的结构基础上，将Play算子中的线性部分用改进后的非线性Sigmoid函数替代，构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数，得到非线性迟滞算子，以新迟滞算子为激励函数，构建神经网络迟滞模型，对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模，并基于该神经网络迟滞模型对柔性关节的驱动电机的进行控制补偿。本发明的神经网络迟滞模型具有在线学习能力，能够在线补偿工业机器人关节本身结构带来传递非线性误差，提高工业机器人关节执行的精度。
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公开(公告)号：CN112889460A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110074032.6
申请日：2021-01-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结构简单、操作简单、可用性高，能提高工作效率，降低发生事故风险的自动建立防火带机器人。该自动建立防火带机器人包括设有机器人基体；所述机器人基体上方的前端设置有PLC控制器以及摄像采集单元；所述机器人基体上方的后端设置有机械臂装置；所述机械臂装置上设置有圆形锯齿切割装置；所述机器人基体的底部设置有履带行走装置；所述机器人基体前端设置有通过多连杆机构与机器人基体连接的铲斗；所述PLC控制器与控制台之间设置有增压泵；所述机器人基体的后端设置有储水箱；所述机器人基体的两侧均设置有导水管；所述导水管上设置有均匀分别的喷头。采用该自动建立防火带机器人可以显著降低森林火灾发生时消防人员的工作强度。
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公开(公告)号：CN110744294A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911142377.X
申请日：2019-11-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B23P19/06
Abstract: 本发明公开了一种新型锁螺丝机器人，通过在所述位移组件的底部固定连接有所述第一连接板，并所述第一连接板的底部的四周均通过螺栓依次连接有所述第一卡板、所述第一滚珠和所述第二卡板，所述第二卡板的底部连接有所述滑动伸缩杆，所述滑动伸缩杆的底端依次连接有所述第四卡板、所述第二滚珠和所述第三卡板，且所述第三卡板的底部通过螺栓固定连接有所述第二连接板，所述第二连接板的底端连接所述电机和接触头，利用所述万向组件和所述滑动伸缩杆可以对所述接触头进行角度调节，使其可以进行多种角度的螺丝锁紧，从而扩大装置的应用面，使用更加方便，实用性更好。
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公开(公告)号：CN107276465B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩‑电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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