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公开(公告)号：CN118306547A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310016579.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 上海大学
IPC: B63C11/52
Abstract: 本发明涉及一种深海小包络的可重复捕获仿生机构，应用于水下对接锁紧技术研究领域。机构具备±2cm级别的大容差，包络直径不超过120mm，内部拉回功能的驱动力能达到50N。机构具有捕获功能，主动端与被动端在一定范围内能够完成大容差的捕获，实现弱连接；机构具有拉紧功能，在完成捕获后，通过主动端包络内的驱动组件拉紧被动端，完成拉回；机构具有锁定功能，在主动端拉回被动端后，通过锁紧组件完成主被动端的刚性连接；机构具有刚性保持功能，在完成连接后，具备长期的高刚性保持能力。机构的捕获‑拉回‑锁紧功能是可重复的，在遇到突发状况时，满足自动解锁分离功能的机构能够实现解锁、再接合的功能，提高对接过程的容错率。
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公开(公告)号：CN117530662A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311495084.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 上海大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种晕车识别的特征提取方法，涉及脑机交互、晕车识别等领域，该方法通过开展两种驾驶模式下的乘车测试，对三类人群进行晕动诱发反应，并进行受试者的生理信号采集，同步记录受试者的FMS评分，然后对所采集的信号进行处理，再进一步的分析判断；采用ΔCOE作为血氧晕车状态参数进行分析，锁定血氧信号的晕车识别特征提取的通道以及fNIRS信号检测位置，对于EEG源信号，采用PSDδ和PSDα作为脑电晕车状态参数进行分析，锁定脑电信号和血氧信号的晕车识别特征提取的通道以及EEG信号检测位置；最后通过所选定的晕车识别特征提取的通道，提取相应的血氧特征和脑电特征进行晕车状态分析。该方法能够简单、有效的进行晕车识别的特征提取。
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公开(公告)号：CN113829339B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110881435.1
申请日：2021-08-02
Applicant: 上海大学
Inventor： 任彬
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆网络模型的外骨骼运动协同方法。本方法操作步骤为a构建动力外骨骼硬件系统，b构建分离式关节传感系统，c关节角度协同运动，d长短时记忆网络步态轨迹预测，e步态运动协同预测。本发明基于LSTM模型方法，利用关节协同运动过程中动力外骨骼的实时数据对运动轨迹进行预测，可用于下肢外骨骼机器人的人机协同运动步态轨迹规划，能够解决使用机械式传感器的协同控制带来的运动滞后问题。
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公开(公告)号：CN112515685B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011243788.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频共融的多通道脑电信号通道选择方法，属于脑机接口数据处理领域。本发明方法的操作步骤为：1)进行数据预处理，包括：降低采样频率，利用小波变换进行基线漂移修正，带通滤波，独立成分分析去除眼电信号干扰；2)利用时频共融法获取通道间相关性信息；3)利用共空间模式进行特征提取；4)利用支持向量机进行特征分类；5)进行结果分析。本发明方法具有显著的创新性和可行性，对于脑电信号实时处理优化具有重要的借鉴意义。
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公开(公告)号：CN110412866B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910396222.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应迭代学习的外骨骼单腿协同控制方法，属于下肢外骨骼控制系统设计领域。本方法的操作步骤为：1）在迭代学习控制的基础上引入自适应项和鲁棒项，设计下肢外骨骼自适应迭代学习控制器。2）在Simulink中建立下肢外骨骼自适应迭代学习控制仿真模型。3）设置下肢外骨骼的控制系统参数和本体物理参数。4）通过仿真实验，分析了自适应迭代学习控制方法下，下肢外骨骼角度及角速度跟踪误差，以及误差收敛情况。本发明方法具有创新性和仿真依据，可解决现有下肢外骨骼人机协同运动控制中误差较大及鲁棒性不足等缺陷，对下肢外骨骼控制系统的设计具有重大的指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119115988A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411205274.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种等电位机器人的脑机接口与人机协同操作方法，包括：优化步骤：令脑机接口BCI系统优化并训练；启动步骤：启动脑机接口BCI系统及机械臂控制系统，用于接收和输出信号；左侧操作步骤：当接收到左侧操作指令信号时，令机械臂进行挂接操作；右侧操作步骤：当接收到右侧操作指令信号时，令机械臂进行拆除操作；复位步骤：将左侧操作步骤或右侧操作步骤的数据记录并保存后，令机械臂复位至初始位置。本发明在220kV高电压危险环境下的应用场景，通过智能化操作，机器人可以在确保人员安全的前提下，精准地完成高危作业，降低了操作失误导致的事故风险，并可以有效提升工作效率和安全性。
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公开(公告)号：CN116392116A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310386715.4
申请日：2023-04-12
Applicant: 上海大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了面向人员应急行为的近红外脑血氧监测设备，涉及生物医学信号采集和处理技术领域，该设备包括采集监测模块、硬件部分、以及电源模块，硬件部分包括信号处理模块、数据处理模块、控制模块以及通信模块，能够有效地检测脑前额的血氧水平，并在应急情况下提供血氧监测结果。在模拟应急驾驶环境下的测试中，硬件部分成功地监测到被试者的脑血氧水平，并发现在应急情况下氧合血红蛋白水平明显上升，而脱氧血红蛋白水平下降。因此，该设备能够及时客观地反应人员的生理信息，进而有效提高应急过程的安全性。
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公开(公告)号：CN114038005A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110881416.9
申请日：2021-08-02
Applicant: 上海大学
Inventor： 任彬
IPC: G06V40/10 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的步态相位识别方法。本方法的操作步骤a.构建步态数据采集设备，b.步态数据采集实验，c.下肢行走机理分析及步态相位划分，d.基于多层感知器神经网络算法，建立步态相位识别模型，进行步态相位识别，e.步态数据集的建立，f.多运动模式步态相位识别。本发明的目的在于搭建用于采集运动步态数据的足底压力测量系统，采用基于神经网络的步态相位识别算法开展行走模式和跑步模式下的步态相位识别研究，通过比较不同网络结构对识别准确率的影响，对神经网络识别模型进行优化调整。
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公开(公告)号：CN112223275A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202010901676.3
申请日：2020-09-01
Applicant: 上海大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间跟踪控制的协作机器人控制方法，属于协作机器人控制系统设计领域。本发明方法操作步骤为：1)利用拉格朗日法建立协作机器人系统动力学模型；2)设计非线性扰动观测器，用于补偿控制系统中存在的集中扰动量；3)设计有限时间控制器，用于协作机器人的轨迹跟踪控制；4)在MATLAB/Simulink环境中搭建协作机器人有限时间跟踪控制系统的仿真模型；5)通过仿真实验，分析在有限时间跟踪控制器作用下，协作机器人关节角度和角速度的轨迹跟踪情况及误差收敛性情况。本发明方法用于解决现有协作机器人控制系统中存在的跟踪误差收敛较大及抗干扰能力差等缺陷，对协作机器人控制系统的设计具有一定的借鉴意义。
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