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公开(公告)号：CN109227543A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811219207.2
申请日：2018-10-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种位置受限柔性关节机器人基于模式的智能控制方法，包括以下步骤：建立柔性关节机器人的动力学模型和若干个期望回归轨迹的通用模型；基于实际工况，给定位置受限的约束条件，设计相应的位置转换函数，根据确定学习理论设计基于参考模式的满足暂态性能要求的常值神经网络控制器组；建立期望回归轨迹模型的动态模式库；设计基于动态模式的模式识别方案和控制器切换策略。该方法使得柔性关节机器人在输出变量满足指定的约束条件下从复杂的工作任务中获取和利用经验知识，实现了系统对动态模式的实时监测以及自主快速识别，同时保证了在模式切换过程中控制输入信号的光滑连续性，为控制系统的稳定性提供了保障。
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公开(公告)号：CN112806966B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110146421.5
申请日：2021-02-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种非干扰式睡眠中呼吸暂停预警系统，该系统包括：控制中心、红外测温模块、微压力传感模块、报警模块和用户终端；红外测温模块用于采集热成像图像，微压力传感模块采集压力数据，报警模块传输呼吸暂停的报警信号，用户终端显示实时的压力数据、实时热成像图像以及告警信息；控制中心接收热成像图像和压力数据，将热成像图像流进行目标跟踪，对睡姿进行分类及记录，判断是否发生呼吸干扰动作；将微压力传感模块检测到的压力值进行判断分析，根据两次呼吸之间的压力变化值判定用户呼吸是否正常，结合呼吸干扰动作，判定睡眠呼吸是否暂停，输出报警信号。本发明能够实现无干扰测量及多方面联合监测。
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公开(公告)号：CN112051733B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112051733A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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公开(公告)号：CN109227543B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811219207.2
申请日：2018-10-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种位置受限柔性关节机器人基于模式的智能控制方法，包括以下步骤：建立柔性关节机器人的动力学模型和若干个期望回归轨迹的通用模型；基于实际工况，给定位置受限的约束条件，设计相应的位置转换函数，根据确定学习理论设计基于参考模式的满足暂态性能要求的常值神经网络控制器组；建立期望回归轨迹模型的动态模式库；设计基于动态模式的模式识别方案和控制器切换策略。该方法使得柔性关节机器人在输出变量满足指定的约束条件下从复杂的工作任务中获取和利用经验知识，实现了系统对动态模式的实时监测以及自主快速识别，同时保证了在模式切换过程中控制输入信号的光滑连续性，为控制系统的稳定性提供了保障。
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公开(公告)号：CN112806966A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110146421.5
申请日：2021-02-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种非干扰式睡眠中呼吸暂停预警系统及方法，该系统包括：控制中心、红外测温模块、微压力传感模块、报警模块和用户终端；红外测温模块用于采集热成像图像，微压力传感模块采集压力数据，报警模块传输呼吸暂停的报警信号，用户终端显示实时的压力数据、实时热成像图像以及告警信息；控制中心接收热成像图像和压力数据，将热成像图像流进行目标跟踪，对睡姿进行分类及记录，判断是否发生呼吸干扰动作；将微压力传感模块检测到的压力值进行判断分析，根据两次呼吸之间的压力变化值判定用户呼吸是否正常，结合呼吸干扰动作，判定睡眠呼吸是否暂停，输出报警信号。本发明能够实现无干扰测量及多方面联合监测。
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公开(公告)号：CN112381173B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011373252.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的机械臂多任务自主学习控制方法及系统，该方法步骤包括：辨识阶段发展一组同构刚性机械臂在关节空间联合轨迹下的分布式协同学习控制方法，构造通讯拓扑实现多机械臂间的神经网络权值在线经验分享，利用经验权值设计常值神经网络控制器，构建宽度学习系统作为图像分类器，建立映射表将图像的类别与控制任务的轨迹建立一一对应关系；识别阶段利用构建的图像分类器识别机械臂的不同控制任务，调用常值神经网络控制器实现刚性机械臂多任务自主控制。本发明不仅能从复杂的工作任务中获取和调用经验知识，而且能通过视觉传感器对外界工作任务进行实时监测，实现机械臂在多种工作任务下的智能自主控制。
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公开(公告)号：CN112381173A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011373252.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的机械臂多任务自主学习控制方法及系统，该方法步骤包括：辨识阶段发展一组同构刚性机械臂在关节空间联合轨迹下的分布式协同学习控制方法，构造通讯拓扑实现多机械臂间的神经网络权值在线经验分享，利用经验权值设计常值神经网络控制器，构建宽度学习系统作为图像分类器，建立映射表将图像的类别与控制任务的轨迹建立一一对应关系；识别阶段利用构建的图像分类器识别机械臂的不同控制任务，调用常值神经网络控制器实现刚性机械臂多任务自主控制。本发明不仅能从复杂的工作任务中获取和调用经验知识，而且能通过视觉传感器对外界工作任务进行实时监测，实现机械臂在多种工作任务下的智能自主控制。
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