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公开(公告)号：CN105116958B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201510521985.7
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明为光伏阵列自适应步长扰动观察法MPPT控制方法，主要步骤如下：对光伏阵列PV的输出电压和电流采样，得到P-U特性曲线，其不完全微分和理想微分对应的PV端电压为Ua和Ub，分为三个区间Ⅰ为0～Ua、Ⅱ为Ua～Ub、Ⅲ为大于Ub。区间I内以步长d1正向扰动；区间Ⅱ内以步长(2η-1)d1反向扰动；区间Ⅲ内以步长d1反向扰动本系统电压电流传感器信号采样接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，微处理器的输出接入脉宽调制模块PWM，PWM输出驱动信号控制光伏阵列的直流转换电路，实现最大功率点跟踪。本发明MPP附近小步长跟踪，较远区间大步长跟踪，步长的自适应调整，提高抗干扰能力，有效减小PV功率损失和能量利用率。
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公开(公告)号：CN105666485A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610178744.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: B25J9/1697 , B25J9/126 , B25J11/003
Abstract: 本发明一种基于图像处理的自动识别和定位摆棋机器人，包括机械系统和与机械系统连接的视觉系统；视觉系统包括图像采集装置和与该装置连接的环形低角度LED光源； 机械系统包括传动机构和与传动机构连接的机器人载体；其中：所述传动机构由步进电机、挡板、光电传感器和分别与步进电机连接的翻转机构及传送带连接构成，步进电机带动传送带运动传送棋子；翻转机构上设有吸嘴将棋子固定、翻转后，落到传送带上重新进行传送；挡板分别设置在传送带两侧，在挡板上分别设有光电传感器，当棋子经传送带到达挡板中央时，光电传感器感知棋子，并控制棋子继续向前运动至图像采集装置视野范围内，传送带停止运转。该机器人结构简单、自动化程度高，适应性强。
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公开(公告)号：CN103675706B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310680956.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种动力电池电荷量估算方法，步骤如下：Ⅰ、开路电压法取得SOC与开路电压的函数关系；Ⅱ、测得SOC的初值；Ⅲ、采样和取得无迹卡尔曼滤波的SOC估算初值；Ⅳ、根据电池状态方程和观测方程，进行无迹卡尔曼滤波的UT变换的Sigma点采样，得到观测量的预估值，估算动力电池下一时刻的SOC估算值和协方差。本发明采用开路电压法和无迹卡尔曼滤波相互配合进行SOC估算，估算的精度高，用开路电压法得到SOC初始值，并进行SOC估算修正，提高了估算精度，无迹卡尔曼滤波无线性化近似过程，减少了误差，计算速度快，提高了SOC估算效率。
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公开(公告)号：CN105116343A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510521981.9
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统，本法步骤为：Ⅰ、用动力电池模型及参数由含遗忘因子的最小二乘FFRLS求得开路电压Uoc；Ⅱ、用FFRLS拟合得到Uoc-SOC的关系；Ⅲ、建立在线最小二乘支持向量机LS-SVM的SOC训练模型；Ⅳ、估计SOC的初值，安时积分法估计SOC；Ⅴ、修正、补偿安时积分法估计的SOC。本系统电压电流传感器实时信号接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，计算处理所得实时SOC估计值直接显示。本发明有效地补偿拟合误差和安时积分法的累计误差；在线实时地调整模型参数，运算速度快，跟踪能力强，估计准确，实验表明本法SOC估计精度，平均绝对误差仅为1.28％。
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公开(公告)号：CN103439668B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310400509.0
申请日：2013-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为动力锂离子电池的电荷状态估算方法与系统，本方法第一步建立等效电池的电路模型，对电池进行充放电和静置实验、定时采样得到电压时间曲线，通过公式辨识模型参数、得到开路电压OCV与SoC的非线性关系；第二步、基于卡尔曼算法，用状态预测、预测误差方差、滤波增益、状态估算和估算误差方差等矩阵，得到SoC最优估算值。本系统模数转换器、程序存储器、可编程存储器、定时器及显示器分别与微处理器连接，电流、电压传感器分别联接在待测电池与负载连接的电路中、输出接入模数转换器。可编程存储器存储实验所得的电池模型参数，程序存储器存储本方法的估算程序。本发明SoC估算精度可达1％，且更稳定；系统实时提供SoC估算值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118816875A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410772585.2
申请日：2024-06-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于恒定加速度预测和PnP‑Epipolar优化的自动驾驶SLAM导航方法，具体是一种考虑连续帧间加速度并融合极线约束优化位姿的视觉SLAM导航方法。目的是解决现有视觉SLAM导航方法在剧烈运动和低重叠场景下位姿跟踪准确率低甚至失败的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器对输入图像进行预处理，并采用参考关键帧跟踪获取速度；步骤二：采用恒速跟踪模型预测车辆初试位姿，然后根据PnP模型对位姿进行优化；步骤三：根据匹配数量判断车辆是否处于剧烈运动状态，若是，则采用本发明提出的鲁棒跟踪模型进行位姿跟踪，否则直接进入局部地图跟踪阶段；步骤四：当采用鲁棒跟踪模型进行位姿跟踪时，首先采用匀加速运动估计车辆初始位姿，提升剧烈运动状态下车辆位姿估计的准确性和鲁棒性；步骤五：其次采用全局特征匹配，提高剧烈运动下特征匹配数量；步骤六：然后采用PnP‑Epipolar模型优化位姿，提升剧烈运动状态下车辆位姿优化的准确性和鲁棒性。本发明适用于视觉SLAM导航系统。
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公开(公告)号：CN118737401A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410764316.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16H40/20 , G16H40/60 , G06Q10/047 , G05D1/00 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明涉及一种基于改进人工势场引导的防疫机器人RRT*算法(改进APF‑RRT*)，为解决防疫机器人在复杂室外环境下全局路径规划耗时过长，求解路径最优解困难、路径拐点过多的问题。步骤S1：建立三种复杂不同的测试地图：步骤S2：建立改进人工势场函数模型；步骤S3：防疫机器人采用改进APF‑RRT*算法对地图进行路径规划，并使用改进人工势场局部引导进行避障；步骤S4：防疫机器人检测是否到达目标点；步骤S5：防疫机器人检测规划路径是否无碰撞到达目标点；步骤S6：防疫机器人得到最终路径。步骤S7：采用双向剪枝与重连优化策略减少路径消耗与冗余节点；步骤S8：采用B样条曲线优化策略对最终路径进行平滑优化，减少路径拐点，使最终路径更符合防疫机器人运动模型。与现有算法相比，本发明在复杂室外环境中运行时间短、路径成本小，与障碍物始终保持安全距离，有效减少最终路径的拐点与冗余点，大大提高了防疫机器人路径规划效率和作业安全性。
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公开(公告)号：CN118736565A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410869578.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于YOLOv8的水果检测策略优化方法，具体涉及农业果蔬检测技术领域。目的是优化水果的检测方式，提高水果图像识别的准确性和鲁棒性。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：收集水果图像，建立水果图像数据集；步骤二：对水果图像进行预处理，标定水果图像并建立训练集和测试集；步骤三：搭建YOLOv8模型框架；步骤四：替换原有模型的检测策略，使用WISEIOU训练策略；步骤五：使用改进后的水果检测模型对水果训练集进行训练；步骤六：使用测试集测试训练后的模型，并输出模型。本发明适用于智慧农业果蔬系统。
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公开(公告)号：CN118402379A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410685083.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种双目视觉芡实采摘机器人，涉及机器人技术领域，包括船载运动平台、果实收集系统、采摘系统。所述船载运动平台包括船体、船盖、引擎、控制室，控制室内部设有电池和控制器，所述引擎、采摘系统、果实收集系统均与控制器电连接。所述果实收集系统包括果实传送装置和果实收集箱。所述采摘系统包括采摘机械臂、采摘机械爪和双目视觉控制系统。所述采摘机械臂通过活动轴连接并控制所述机械爪。所述采摘机械爪用于采摘和夹持芡实果实。所述双目视觉控制系统能够实时识别芡实位置和成熟程度，精准控制采摘动作。本发明提供一种双目视觉芡实采摘机器人，工作空间大，安全性可靠性高，克服了传统人工采摘存在的劳动强度大、效率低等问题。
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公开(公告)号：CN110665922B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN201911113664.8
申请日：2019-11-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工业油罐清理机器人，所述第一喷头与所述主体固定连接，所述第二喷头与所述主体固定连接，所述输水连通管与所述进水口固定连接，并与所述第一喷头固定连接，且与所述第二喷头固定连接，所述双通道增压泵与所述主体固定连接，并与所述输水连通管固定连接，进行执行冲洗任务时，通过所述双通道增压泵将所述输水连通管内的水通过所述第一喷头排出，对油罐中的杂质进行高压冲洗，同时可通过所述第二喷头排出的高压水可将杂质冲刷至油罐回收槽，避免了传统的清洁方式让油罐中原油的质量损耗，不便于原油的回收，浪费资源。
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