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公开(公告)号：CN105896672A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610375933.8
申请日：2016-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种无线充电传感器网络系统中移动机器人的充电方法，系统包括带有多个充电点的基站，具有无线电能接收装置传感器节点，以及有无线充电功能的移动机器人，在此基础提出移动机器人的移动策略，网络能量均衡方法，以及传感器节点数据处理方法。本发明中，基站，传感器节点，以及移动机器人之间均采用无线通信的方式进行数据的交互。根据每一个传感器节点的能量消耗状态来确定充电的周期以及每次充电多少，系统最终提高了整体的能量的利用效率，让能量消耗相对较快和能量消耗相对较慢的节点进行不同的能量的补充。从而使得网络能量消耗均衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103941866B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410137566.9
申请日：2014-04-08
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect深度图像的三维手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：检测多个手掌特征点；步骤二：根据各个手掌特征点的起始位置，在手势库中寻找出与手掌特征点的起始位置相匹配的手势，基于与手掌特征点的起始位置相匹配的手势构建手势候选集；步骤三：对手掌特征点的运动轨迹进行跟踪记录，从手势候选集中剔除不符合手掌特征点的运动轨迹的手势；步骤四：根据手势候选集中剩余的手势的情况，得到手势的识别结果。本发明实现了与计算机的自然交互，丰富了人机交互的方式。本发明可以广泛应用于计算机游戏控制、虚拟现实、数字教育等领域。
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公开(公告)号：CN105896672B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201610375933.8
申请日：2016-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种无线充电传感器网络系统中移动机器人的充电方法，系统包括带有多个充电点的基站，具有无线电能接收装置传感器节点，以及有无线充电功能的移动机器人，在此基础提出移动机器人的移动策略，网络能量均衡方法，以及传感器节点数据处理方法。本发明中，基站，传感器节点，以及移动机器人之间均采用无线通信的方式进行数据的交互。根据每一个传感器节点的能量消耗状态来确定充电的周期以及每次充电多少，系统最终提高了整体的能量的利用效率，让能量消耗相对较快和能量消耗相对较慢的节点进行不同的能量的补充。从而使得网络能量消耗均衡。
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公开(公告)号：CN105914899A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610373157.8
申请日：2016-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种可双向工作的无线电能传输系统及方法，系统包括电源模块，双向DC?DC变换器，逆变及整流模块，谐振电路及传输线圈，控制及通信模块；双向DC?DC变换器和逆变及整流模块，协同工作实现电能的双向传输，在对其他系统进行无线充电的过程中，由双向DC?DC变换器启动BOOST功能，逆变及整流模块启动逆变功能，电能经过谐振电路及线圈传输到下一级系统中；在其他系统对本系统进行充电的过程中，电能经过谐振电路及线圈，启动逆变整流模块中的整流功能，双向DC?DC变换器中的BUCK功能，对电源模块进行充电；本发明结合双向DC?DC转换和磁耦合无线充电，使得充电过程更加的方便安全，同时可以加入到便携设备中，无需增加电源线，便可以直接进行充电。
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公开(公告)号：CN105914899B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201610373157.8
申请日：2016-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种可双向工作的无线电能传输系统及方法，系统包括电源模块，双向DC‑DC变换器，逆变及整流模块，谐振电路及传输线圈，控制及通信模块；双向DC‑DC变换器和逆变及整流模块，协同工作实现电能的双向传输，在对其他系统进行无线充电的过程中，由双向DC‑DC变换器启动BOOST功能，逆变及整流模块启动逆变功能，电能经过谐振电路及线圈传输到下一级系统中；在其他系统对本系统进行充电的过程中，电能经过谐振电路及线圈，启动逆变整流模块中的整流功能，双向DC‑DC变换器中的BUCK功能，对电源模块进行充电；本发明结合双向DC‑DC转换和磁耦合无线充电，使得充电过程更加的方便安全，同时可以加入到便携设备中，无需增加电源线，便可以直接进行充电。
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公开(公告)号：CN103941866A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410137566.9
申请日：2014-04-08
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect深度图像的三维手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：检测多个手掌特征点；步骤二：根据各个手掌特征点的起始位置，在手势库中寻找出与手掌特征点的起始位置相匹配的手势，基于与手掌特征点的起始位置相匹配的手势构建手势候选集；步骤三：对手掌特征点的运动轨迹进行跟踪记录，从手势候选集中剔除不符合手掌特征点的运动轨迹的手势；步骤四：根据手势候选集中剩余的手势的情况，得到手势的识别结果。本发明实现了与计算机的自然交互，丰富了人机交互的方式。本发明可以广泛应用于计算机游戏控制、虚拟现实、数字教育等领域。
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