基于通行效率评估的机器人分层式自主探索方法

    公开(公告)号:CN115129057A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210793053.8

    申请日:2022-07-07

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于通行效率评估的机器人分层式自主探索方法,包括以下步骤:步骤S1:获取待规划区域三维点云数据,并将环境区域划分为稀疏区域和稠密区域;步骤S2:基于待规划区域三维点云数据,进行区域通行效率评估;步骤S3:综合评估机器人探索代价和收益,利用稀疏区域点云信息进行自主探索全局规划,生成全局路径;步骤S4:根据机器人实时位置和机器人附近稠密区域的点云信息,进行局部路径规划,生成局部精细路径;步骤S5:连接全局路径和局部路径,生成自主探索有序路径点,并将处理结果存入列表中,以此实现分层式自主探索框架;步骤S6:对机器人探索过程中生成地图进行更新。本发明能够实现移动机器人自主探索未知环境并建立环境地图。

    基于卷积神经网络的全景深度估计方法

    公开(公告)号:CN112750155B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202110053166.X

    申请日:2021-01-15

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的全景深度估计方法,包括以下步骤:步骤S1:采集室外环境的RGB图像,深度图像,点云数据,并根据柱面投影原理将RGB图像以及深度图像拼接成为全景图像;步骤S2:构建卷积神经网络模型,并基于的得到全景图像训练,得到训练后的卷积神经网络模型;步骤S3:将待测的全景图像输入训练后的卷积神经网络模型,获得密集的全景深度预测图像。本发明能够调整优化全景图像的局部细节,从而估计出密集而且准确的全景深度图像。

    一种单次拍摄的LIDAR与全景相机的外参数标定方法

    公开(公告)号:CN111260735B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202010034949.9

    申请日:2020-01-13

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种单次拍摄的LIDAR与全景相机的外参数标定方法,包括如下内容将LIDAR与全景相机固定在Robotnik移动机器人上。然后将多个棋盘放置于LIDAR与全景相机的共同视场下,一次拍摄收集单帧的全景图像与该帧全景图像对应的点云数据;接着,利用生长的棋盘角点检测算法,检测出全景图像的棋盘角点;对点云数据进行预处理,分割去除点云地面,分割点云平面、提取棋盘点云;基于点云的反射强度,估计出棋盘点云的棋盘角点;最后,通过定义从棋盘左下侧开始的角点共同计数顺序,建立全景图像的棋盘角点与点云的棋盘角点的几何约束方程,求解出外部校准参数。只需要一次拍摄,就能实现LIDAR和全景相机的外参数标定。

    一种基于柔性温敏胶带的皮温监测预警装置

    公开(公告)号:CN114366042A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202210108597.6

    申请日:2022-01-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于柔性温敏胶带的皮温监测预警装置,包括温敏胶带、电源、控制模块和上位机,所述温敏胶带由高灵敏温敏材料和医用压敏胶带构成,所述温敏胶带贴附于身体不同部位,所述电源为控制模块供电,所述温敏胶带与控制模块连接,以将采集到的温度数据传输到控制模块,所述控制模块对温度数据进行分析处理,所述上位机与控制模块无线连接,以对控制模块上传的温度数据和分析处理结果进行可视化展示。该装置有利于简单便捷、准确可靠地监测身体温度。

    作业飞行机器人动态滑翔抓取与力位混合控制方法

    公开(公告)号:CN113467501A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110819205.2

    申请日:2021-07-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种作业飞行机器人动态滑翔抓取与力位混合控制方法,包括以下步骤:步骤S1:考虑重心偏移以及抓取过程中受力和力矩,构建搭载机械臂的四旋翼无人机系统模型和二自由度机械手模型;步骤S2:计算机械手末端受到的瞬时接触力和抓取力;步骤S3:构建参数估计器,并进行参数估计;步骤S4:根据估计参数,进行飞行平台位置控制,在建模误差存在的情况下进行神经网络滑模自适应控制,并解算出通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩;步骤S5:针对所抓取的力分析进行二自由度机械臂力控制,并解算出控制力矩;步骤S6:通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速;步骤S7:通过解算得到的数据,控制无人机。

    一种基于工艺品表面喷涂仿真的控制方法

    公开(公告)号:CN111744735B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010649029.8

    申请日:2020-07-08

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于工艺品表面喷涂仿真的控制方法,包括以下步骤:步骤S1:仿真得到工艺品表面喷涂仿真结果;步骤S2:根据喷涂仿真结果确定工艺品表面漏喷位置,进一步对漏喷位置进行图像采集,得到工艺品喷涂实时检测结果;步骤S3:根据喷涂仿真结果和工艺品喷涂实时检测结果,自动调整喷涂设备的控制参数,重新规划工艺品喷涂工序,优化工艺品喷涂过程;步骤S4:将步骤S1的喷涂仿真结果、步骤S2的工艺品喷涂实时检测结果以及步骤S3的喷涂设备控制参数存入工艺品表面喷涂数据库。本发明能够提高工艺品表面的喷涂效率。

    基于作业飞行机器人动态滑翔抓取物体的控制方法

    公开(公告)号:CN111650836B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202010557868.7

    申请日:2020-06-18

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于作业飞行机器人动态滑翔抓取物体的控制方法,包括以下步骤:步骤S1:考虑重心偏移,构建搭载机械臂的四旋翼无人机系统模型和二自由度机械手模型;步骤S2:通过对机械手与物体瞬时接触时的分析,计算出机械手末端受到的接触力和摩擦力;步骤S3:进行姿态解耦,解算出无人机按目标轨迹飞行所需的翻滚角、俯仰角和升力,并进行动力学模型整合;步骤S4:引入稳定的参考模型,计算系统的误差动态模型,在控制器中考虑飞行机器人的转动惯量为有界变量,设计鲁棒自适应控制器,解算出系统的升力和翻滚、俯仰、偏航的输入力矩;步骤S5:通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速。

    基于钙化组织去除、回收及降温一体化的心血管介入手术装置的工作方法

    公开(公告)号:CN113288334A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110593491.5

    申请日:2021-05-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于钙化组织去除、回收及降温一体化的心血管介入手术装置的工作方法,心血管介入手术装置包括导丝、套设在导丝外围的螺旋传动轴、固定在螺旋传动轴局部段外围的阶梯钻、6根用于将阶梯钻与螺旋传动轴固定连接的薄壁曲面连接件、鞘管,以及设于阶梯钻前侧的可控制开合的弹性滤网,所述螺旋传动轴由动力机构驱动旋转;所述阶梯钻前部固定设有套筒,所述阶梯钻上均匀开有通孔,所述弹性滤网为后端具有敞口的筒状结构,其固定在导丝靠近端头位置,在弹性滤网后端固定4根连杆与阶梯钻套筒前端部连接;导丝的端头包覆有软性材质以避免导丝损伤血管内壁,本发明在阶梯钻上开设通孔,通过增加液体的流动达到减少热量堆积的效果。

    结合压力传感器的自适应控制手部外骨骼康复装置及方法

    公开(公告)号:CN113101139A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110412251.0

    申请日:2021-04-16

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出结合压力传感器的自适应控制手部外骨骼康复装置及方法,包括以下步骤;步骤S1、使用者手部佩戴外骨骼设备运动以对外骨骼设备施力,步骤S2、控制模块采集施力数据;再以采集的使用者施力数据为手部当前体征数据,结合手部健康状态下的施力数据,形成适用于使用者当前手部状态的康复运动方案;步骤S3、当使用者的手部佩戴外骨骼设备并进行运动,或是外骨骼设备主动驱动使用者手部进行康复运动时,外骨骼设备按康复运动方案、压力监测数据调整外骨骼设备的工况,以使手部所受压力处于可承受范围内;本发明能根据患者实际手部运动能力智能判断、自适应控制给手部各手指的驱动力,使用方便,大大提高了佩戴者手部康复的效率和安全性。

    一种基于改进生成对抗网络的交通图像去雾方法

    公开(公告)号:CN112801902A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110129493.9

    申请日:2021-01-29

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于改进生成对抗网络的交通图像去雾方法,包括步骤:建立交通图像去雾数据集;搭建基于混合注意力的生成器网络和多尺度判别器网络,并优化损失函数;使用建立的交通图像去雾数据集训练基于混合注意力的生成器网络和多尺度判别器网络;将需要去雾的图像输入至训练好的生成器网络中,得到去雾后的图像。本发明能够解决在对交通图像进行去雾时出现的颜色失真、细节丢失以及浓雾区域去雾效果不理想问题。

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