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公开(公告)号：CN115056230B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210833996.9
申请日：2022-07-15
Applicant: 海南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于伪逆的三轮全向移动机械臂重复运动规划方法，如下：根据三轮全向移动机械臂的规划需求，引入末端规划误差及其积分的反馈，构造具备抗噪特性的伪逆方案的通用形式；采用指数衰减公式，推导一个可实现重复运动的速度层向量；结合移动平台的运动学方程，将速度层向量代入通式，设计基于伪逆的重复运动规划方案；三轮全向移动机械臂的下位机控制器根据方案的计算结果驱动移动平台的三个全向轮和机械臂的关节来完成给定的规划任务。本发明设计的重复运动规划方法，在本质上具备抗噪特性，能够使得移动平台和机械臂在噪声环境下完成任务后同时回到各自的初始状态。
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公开(公告)号：CN114926819A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210607410.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统，该系统包括：特征编码器模块：用以将输入图片编码为高维特征张量，提取输入特征；未知注意力生成模块，用以生成未知注意力权重图，该注意力图对不确定性高区域生成高权重，反之注意力图较低；注意力信息提示模块，用以对注意力高区域给予真值提示；语义分割结果预测模块，用以预测像素为各类别的概率。本发明通过训练模型将有效注意力放在不确定性区域高的区域来以此根据模型注意力权重值来预测是否为未知异常障碍物。与现有技术相比本发明具有应用性强、计算量小、普适性强等优点。
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公开(公告)号：CN116300989A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211422458.7
申请日：2022-11-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及无人机导航领域，具体涉及一种基于陆空协同的无人机自主降落控制系统，所述系统包括图像采集模块、视觉信息处理模块、上层飞行控制器模块以及安装有地标的无人车；图像采集模块，用于获取地标的视觉信息；视觉信息处理模块，用于对所述视觉信息进行处理与识别，并解算出无人机与所述无人车的位姿关系；上层飞行控制器模块，用于根据所述位姿关系，控制无人机的位姿及飞行轨迹，完成无人机在无人车上的着陆。通过本发明，实现无人机的自主着陆路径规划，提高无人机着陆成功率，减低专业人员操控成本。
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公开(公告)号：CN116244647A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211591739.5
申请日：2022-12-11
Applicant: 海南大学
IPC: G06F18/2431 , G06N7/01 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种无人机集群的运行状态估计方法，包括以下步骤：针对复杂环境下无人机集群运行状态的强耦合指标集，基于随机森林分析指标间的相互作用，处理数据集的异常值和噪声，对其进行特征重要性排序，提取关键运行指标；基于深度强化学习DDQN算法估计无人机集群的运行状况，将状态估计问题用马尔可夫过程描述，并通过使用双层网络以获得准确的价值函数；通过迭代更新DDQN网络的参数，输出无人机集群状态的最优价值函数，实时估计集群的运行状态。与现有技术相比，本发明具有提高了无人机集群的运行效率和安全性等优点。
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公开(公告)号：CN115107027A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210796048.2
申请日：2022-07-06
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种具有抗噪特性的轮式移动机械臂重复运动规划方法，包括以下步骤：步骤1：根据负梯度下降公式推导在速度层上描述的性能指标；步骤2：基于误差反馈设计具有抗噪特性的新型运动学方程；步骤3：结合性能指标和运动学方程建立速度层重复运动规划方案；步骤4：将速度层重复运动规划方案转化为二次优化问题；步骤5：采用递归神经网络求解二次优化问题；步骤6：轮式移动机械臂的控制器根据求解结果实时驱动移动平台的双轮和机械臂的关节完成给定的轨迹规划任务，并在任务完成后控制移动平台和机械臂同时回到初始状态。与现有技术相比，本发明具有使得轮式移动机械臂在存在噪声干扰的情况下仍能有效地实现重复运动规划的目的等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229720A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310236891.X
申请日：2023-03-10
Applicant: 海南大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/23213 , G06F30/20 , G06Q50/18 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种智能车路系统的交通事故判别方法，包括如下步骤：S1：基于智能车路系统的道路线形，实时获取交通流信息，交通流信息包括交通流的流量和密度，以密度为x轴，流量为y轴，建立二维坐标系，基于交通流信息建立宏观交通流基本图模型；S2：针对交通流基本图模型中的散点，通过k‑means方法随机选取k个初始质心向量对散点进行聚类，基于DDPG算法对参数k进行参数寻优，对交通流基本图模型中各散点进行簇划分，得到最优输出簇；S3：判断交通流基本图模型中的散点在最优输出簇中所处的簇，进而判别当前时刻下的智能车路系统是否发生交通事故。与现有技术相比，本发明能够动态且精准地判别IVIS的突发性交通事故，进而保障道路交通的通行能力。
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公开(公告)号：CN115547313A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211140473.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 海南大学
IPC: G10L15/18 , G10L15/08 , G10L15/22 , G10L15/26 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及语音控制技术领域，具体涉及一种基于驾驶员语音控制行驶车辆急停的方法，包括获取驾驶车辆的驾驶员的语音信息；采用BERT‑L模型对驾驶员的语音信息向量化；将向量化的词向量群与车载终端预存储的向量词库进行匹配，以确认是否存在停车指令；若匹配成功，则获得停车指令，且检测车辆的的车速达到预设速度时，执行停车指令，控制行驶车辆紧急停车，本发明设置语音控制优先级高于机械控制优先级，避免了驾驶员在紧急情况下的误操作对行驶车辆的影响；通过BERT‑L模型对语音信息向量化，可以实现智能车辆在离线下的语音控制，同时也保证了实时性。考虑车速的影响因素，提高了控制车辆停驶的准确性。
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公开(公告)号：CN115468569A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211130870.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及车辆导航领域，具体涉及一种基于双定位的语音控制车辆导航方法，包括如下步骤：接收GPS的定位信息；将所述GPS的定位信息向量化，生成基于GPS的定位向量；调用SLAM框架，生成基于SLAM的定位信息；将所述基于SLAM的定位信息向量化，生成基于SLAM的定位向量；对所述基于GPS的定位向量和所述基于SLAM的定位向量进行匹配和优化，得到表述定位信息的向量；获取语音信息，并由所述语音信息生成目的地位置的向量；通过所述定位信息的向量和所述目的地位置的向量生成导航信息，通过本发明，可在车辆处于环境较为复杂的区域时，可通过车内人员的语音指令进行精准定位导航。
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公开(公告)号：CN115019169A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210603898.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种水面小目标检测方法及装置，该方法包括进行图像采集，并对采集到的图像进行数据增强，以扩充数据；对采集到的图像进行特征提取，并生成对应的特征图；引入特征金字塔结构和稀疏注意力机制，对不同尺度的特征图进行信息融合；对信息融合后的特征向量进行加权处理；采用Focal Loss函数来平衡信息融合后的特征向量的正负样本数。本发明通过引入新的数据增强方式和特征信息融合方式，采用特征金字塔结构和稀疏注意力机制相结合，增强了对水面小目标的检测性能，减少了目标漏检、错检的情况。
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公开(公告)号：CN114926819B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210607410.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种复杂场景的未知异常障碍物识别方法及系统，该系统包括：特征编码器模块：用以将输入图片编码为高维特征张量，提取输入特征；未知注意力生成模块，用以生成未知注意力权重图，该注意力图对不确定性高区域生成高权重，反之注意力图较低；注意力信息提示模块，用以对注意力高区域给予真值提示；语义分割结果预测模块，用以预测像素为各类别的概率。本发明通过训练模型将有效注意力放在不确定性区域高的区域来以此根据模型注意力权重值来预测是否为未知异常障碍物。与现有技术相比本发明具有应用性强、计算量小、普适性强等优点。
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