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公开(公告)号:CN116520834B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202310447042.9
申请日:2023-04-24
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种低能耗的无人船巡航方法,包括岸基子系统、无人船子系统,所述无人船子系统包括定位导航模块、激光雷达模块、电池模块、动力控制模块和工控机,所述工控机通过WiFi模块与地面站无线连接,通过对无人船进行三自由度的运动学和动力学建模,分析真实环境中的风浪流对无人船的影响,并根据无人船运动时的能耗计算公式建立无人船能耗模型。基于能耗模型能够得到特定环境下不同巡航速度的能量消耗情况,利用该模型对航向控制策略及速度控制策略进行优化。通过约束航行中高耗能的减速制动行为、因偏航引起的频繁调整船头行为,以及采用低能耗的巡航速度,共同实现了在有风浪环境下的低能耗巡航控制。
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公开(公告)号:CN117315886B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311148036.X
申请日:2023-09-07
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G08B21/04 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01S13/89 , G01S13/88 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及即将跌倒检测方法及装置技术领域,具体公开了一种基于UWB雷达的人员即将跌倒检测方法及装置,方法包括:数据采集:实时采集待监测室区域内检测时间段内待检测人员发生相关动作的连续二维CSI信号;数据预处理:对二维CSI信号进行降噪处理,获取二维CSI序列片段并进行分类标注;分类标注的二维CSI序列片段划分为三种类型;通过预设深度学习检测模型将步骤二中的near‑fall、fall和ADLs二维CSI序列片段经过滑动窗口的划分可以得到若干个CSI信号矩阵,进而完成输入数据构造;动作检测分类:构建深度神经网络模型将预处理后的二维CSI矩阵进行灰度化处理并作为深度神经网络的输入,完成数据的特征提取和对不同动作类型进行分类。
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公开(公告)号:CN116881645A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310924781.2
申请日:2023-07-26
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于BiLSTM的无人船测深数据缺失值处理方法,BiLSTM网络模型,网络分为以下几层:序列输入层、BiLSTM层、ReLU激活层、全连接层和回归层。其中序列输入层用于接收输入的无人船测深数据,第二层是定义了一个BiLSTM层,用于学习序列数据中的长期依赖关系,该层有50个隐藏单元,第三层是一个ReLU激活层,用于增强网络的非线性表达能力,第四层是一个全连接层,用于将ReLU层的输出映射到单个值,最后一层是一个回归层,整体利用BiLSTM关注数据的上下文信息,实现了比LSTM更好的预测效果,基于BiLSTM的缺失值填补方法的RMSE远小于LSTM的结果。
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公开(公告)号:CN116520834A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310447042.9
申请日:2023-04-24
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种低能耗的无人船巡航方法,包括岸基子系统、无人船子系统,所述无人船子系统包括定位导航模块、激光雷达模块、电池模块、动力控制模块和工控机,所述工控机通过WiFi模块与地面站无线连接,通过对无人船进行三自由度的运动学和动力学建模,分析真实环境中的风浪流对无人船的影响,并根据无人船运动时的能耗计算公式建立无人船能耗模型。基于能耗模型能够得到特定环境下不同巡航速度的能量消耗情况,利用该模型对航向控制策略及速度控制策略进行优化。通过约束航行中高耗能的减速制动行为、因偏航引起的频繁调整船头行为,以及采用低能耗的巡航速度,共同实现了在有风浪环境下的低能耗巡航控制。
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公开(公告)号:CN115913516A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211247025.2
申请日:2022-10-12
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: H04L9/06 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L61/3015
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和IPFS的用电数据共享系统,属于区块链技术领域,其中包括客户端、管理端、联盟区块链、星际文件系统,客户端用于提交共享用电数据请求密文,管理端对客户端的请求进行验证、添加并按照验证密钥共享方案的方式将每个客户端的份额随机分发给一组共享数据的客户端,联盟区块链存储hash和用电数据密文加密后的Newhash;星际文件系统存储用电数据密文,客户端提交共享用电数据请求经过验证、分发密钥、解密,客户端可以从星际文件系统获得用电数据密文,客户端根据智能合约将密钥重组,解密获得用电数据;实现了数据共享时加密,保证了共享数据不会被恶意篡改或者被第三方截取。
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公开(公告)号:CN117315886A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311148036.X
申请日:2023-09-07
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G08B21/04 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01S13/89 , G01S13/88 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及即将跌倒检测方法及装置技术领域,具体公开了一种基于UWB雷达的人员即将跌倒检测方法及装置,方法包括:数据采集:实时采集待监测室区域内检测时间段内待检测人员发生相关动作的连续二维CSI信号;数据预处理:对二维CSI信号进行降噪处理,获取二维CSI序列片段并进行分类标注;分类标注的二维CSI序列片段划分为三种类型;通过预设深度学习检测模型将步骤二中的near‑fall、fall和ADLs二维CSI序列片段经过滑动窗口的划分可以得到若干个CSI信号矩阵,进而完成输入数据构造;动作检测分类:构建深度神经网络模型将预处理后的二维CSI矩阵进行灰度化处理并作为深度神经网络的输入,完成数据的特征提取和对不同动作类型进行分类。
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