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公开(公告)号：CN103268077A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310150026.X
申请日：2013-04-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B19/042 , H04M11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Android手机的远程控制设备及其控制方法，旨在克服目前存在价格过高、安装费时，不利于远程控制设备广泛应用的问题。基于Android手机的远程控制设备包括有1个控制端Android手机、1个家庭端Android手机、1号家电控制设备至m-5号家电控制设备。1号家电控制设备至m-5号家电控制设备皆包括1个蓝牙模块、1个单片机微控制器与1个固态继电器。三者依次为电线连接，控制端Android手机与家庭端Android手机之间、1号家电控制设备至m-5号家电控制设备分别和家庭端Android手机为无线通信方式连接。本发明还提供一种基于Android手机的远程控制设备的控制方法。
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公开(公告)号：CN101507665A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910066659.6
申请日：2009-03-20
Applicant: 吉林大学
IPC: A61F2/50
Abstract: 本发明公开了一种具有感知冷热和触滑觉的智能假肢系统。该系统的温度数据采集与温度处理部分包括有温度传感器(2)、信号调理电路(4)、A/D转化器(10)、单片机(9)和制冷制热片(6)。温度传感器(2)的输入、输出端和信号调理电路(4)输入端电连接，信号调理电路(4)输出端与A/D转化器(10)的引脚电连接，A/D转化器(10)和单片机(9)采用查询方式连接单片机(9)和制冷制热片(6)电连接。该系统的触滑觉信号采集处理及信号特征辨识部分包括有触滑觉传感器(1)、电荷放大电路(5)、滤波电路(7)、A/D转化器(10)、单片机(9)和肌电电极(3)，它们依次电连接。该系统安装在人体的假肢上。
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公开(公告)号：CN117215193A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311182435.8
申请日：2023-09-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于混合改进人工水母算法搜索全局最短最优路径方法，属于计算机技术领域。本发明的目的是对于传统人工水母算法，从局部搜索公式和全局搜索公式分别进行针对路径规划方面的改进，以增强标准算法的搜索能力，找到最优路径的基于混合改进人工水母算法搜索全局最短最优路径方法。本发明将Astart算法与改进的人工水母算法相结合。前者用于规划次优路径，后者用于优化最优路径以获得最优路径结果，全局搜索部分将搜索方向指向最优秀和精英的个体，提高了算法的优化精度，局部搜索部分对个体进行更详细的搜索，并在更长的时间内保持种群的多样性，这确保了算法保持探索性，缓解了早期收敛，并减少陷入局部最小值可能性。总体上提高了路径规划的准确性和优越性。该算法是一种有效且改进的算法。除此之外，可以适应路径规划的各种环境和场景，具有很好的鲁棒性和通用性。受到自然界中水母运动规律的启发，具有较高的生物学意义。
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公开(公告)号：CN113305830B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110466880.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体姿态控制的仿人机器人动作系统及控制方法；系统，包括操作者、上位机、机器人本体；控制方法，步骤如下：对机器人本体各个舵机进行逐一标号，记录机器人姿态信息，如以及操作者打开各个陀螺仪蓝牙，逐一连接至上位机，操作者做出姿态变化，各陀螺仪进行空间定位。上位机记录此时的和将人体姿态信息进行整合，求出人体姿态与机器人姿态之间的转换矩阵，并与动作组数据库中的标准转换矩阵依次进行相关系数计算；搜索出最优相关系数，并读取动作组数据库中对应存储的舵机信息，将存储的舵机信息编译成控制指令；仿人机器人接收动作控制指令，执行相应的关节运动，各舵机达到预定角度，完成仿人机器人动作控制。
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公开(公告)号：CN112394733A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011347642.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于UWB及超声波的智能车自主跟随避障方法，克服了存在的跟随精度不足及跟随时无法避障问题，其步骤：1)开始：智能车、UWB标签(8)上电，1号UWB基站(1)至3号UWB基站(3)时间同步；2)上位机设置所需的跟随的距离L′以及跟随的角度θ′，并通过蓝牙装置(6)将预设的跟随的距离L′以及跟随的角度θ′传送到单片机(7)；3)UWB基站测距并采集数据；4)单片机(7)对串口数据信息进行解析；5)通过三边算法得到UWB标签(9)与智能车实时相对位置(L，θ)；6)1号超声波传感(4)与2号超声波传感器(5)检测到障碍物；7)1号超声波传感(4)与2号超声波传感器(5)没检测到障碍物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112379782A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011460083.4
申请日：2020-12-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的鼠标控制方法，为克服现有脑电信号模式分类精度低且不稳定，算法复杂导致实际应用不理想的问题，步骤如下：1)训练模型：(1)脑电信号采集；(2)脑电信号处理；(3)训练分类器模型；(4)存储分类器模型；2)使用模型：(1)调用分类器模型；(2)脑电信号采集；(3)脑电信号处理；(4)分类器模型分类：二号蓝牙装置(6)接收数字信号并传给计算机(7)，将数字信号导入到分类器模型中，得到分类器结果；(5)鼠标命令转化：分类器模型结果输入软件(8)编写的代码，从而对应到计算机(7)鼠标箭头的一个动作，动作包括鼠标上移、鼠标下移、鼠标左移、鼠标右移、鼠标点击，至此完成鼠标控制。
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公开(公告)号：CN112370259A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011277724.2
申请日：2020-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP的脑控轮椅的控制系统，克服了目前脑控轮椅控制系统信噪比低、识别准确率差、控制变量少的问题，一种基于SSVEP的脑控轮椅的控制系统包括计算机(1)、OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)与轮椅控制器(8)；OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)佩戴在使用者的头上，轮椅控制器(8)安装在轮椅上，计算机(1)安装在轮椅上并处于使用者面前；OpenBCI+16导无线便携式脑电仪(2)通过内置的一号蓝牙(3)与内置有二号蓝牙(4)的计算机(1)无线连接；轮椅控制器(8)通过内置的二号Zigbee模块(6)与内置有一号Zigbee模块(5)的计算机(1)无线连接。
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公开(公告)号：CN109222985A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811273795.8
申请日：2018-10-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于颈椎病预防和康复锻炼的监护装置，克服了现有治疗仪器存在治疗时间长、用户头部无法正常移动与不方便携带的问题，一种适用于颈椎病预防和康复锻炼的监护装置包括监测装置与移动终端设备；其中监测装置包括采集单元、控制单元与无线通信单元；移动终端设备采用手机、笔记本电脑或平板电脑；所述的采集单元由三维角度传感器(1)组成；所述的无线通信单元由低功耗蓝牙(10)组成；所述的三维角度传感器(1)与控制单元中的运算单元(2)线连接，控制单元通过其中的运算单元(2)与低功耗蓝牙(10)有线连接，监测装置通过低功耗蓝牙(10)与移动终端设备中的手机、笔记本电脑或平板电脑通过无线传输的方式相连接。
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公开(公告)号：CN108681403A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810477146.3
申请日：2018-05-18
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06F3/013 , G05D1/0246 , G06K9/0061 , G06K9/4604 , G06T7/13 , G06T7/66 , G06T7/73
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，涉及一种基于视线跟踪的小车控制系统。包括步骤为：第一步为标定步骤：(1)依次注视电脑给定的12个标定点，分别计算标定点在场景图像中的坐标和该标定点对应的眼部图像的P‑CR向量；(2)采用最小二乘法，计算眼部图像的P‑CR向量和场景图像中的坐标的对应关系式；第二步为控制步骤：(1)注视地面上的物体，场景摄像头获取场景图像和眼部摄像头获取眼部图像，对场景图像做处理，计算小车中心和朝向；(2)计算注视点在场景图像中的坐标，通过蓝牙控制小车运动到所注视的物体附近。本发明将视线跟踪技术和智能小车的控制进行了有效的结合；无需任何辅助手段，通过大脑－眼睛－小车的一致性假设实现对小车的控制。
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公开(公告)号：CN105943207B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610464662.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 吉林大学
IPC: A61F2/72
Abstract: 本发明属于控制领域，涉及一种基于意念控制的智能假肢运动系统及其控制方法。克服了现有技术存在的现有假肢系统识别模式单一、普适性不高的问题；系统包括脑电采集模块、脑电分析模块、驱动控制模块和关节角度反馈模块；控制方法包括：训练模式下的控制方法和使用模式下的控制方法，训练模式和使用模式之间通过按键切换；在训练模式下，除静息状态外，其他状态脑电信号根据自身需求有选择的录入，静息状态为必录入选项，以保证系统的精准控制；当使用者完成训练模式下的脑电信号录入，将系统状态切换至使用模式，使用者能够发出相应的脑电信号以控制手臂执行对应动作。
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