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公开(公告)号：CN115220448B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210831716.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏化可视图的机器人快速路径规划方法，其特征在于，包括：针对激光雷达采集得到的点云信息，通过PCL点云库进行点云降采样得到稀疏点云；将得到的稀疏点云使用空洞网格结构进行存储，并且将稀疏点云平面投影得到二值图像，进行图像模糊得到模糊图像；将模糊图像进行轮廓点的提取，得到障碍物的轮廓特征点，并将障碍物的轮廓特征点进行过滤；通过过滤后的障碍物的轮廓特征点构建可视图；使用双向BFS搜索寻找最优路径，并且在路径规划的过程中，剔除障碍物。本发明算法运行速度快，具有良好的实时性；缩短了构建地图和路径规划所需要的时间，同时减少了机器人在未知环境中探索造成的空间浪费，具有抗复杂环境干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN116079749B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310369994.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/50 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分离条件随机场的机器人视觉避障方法及机器人，所述方法包括：利用深度双目相机采集机器人行驶过程中遇到的障碍物图像，提取特征图；基于特征图生成所有候选框，并进行提取和过滤；在过滤后的候选框中选择正负样本，计算目标物的真实权重，将过滤后的候选框映射到同一个尺寸固定的特征图上，将映射后的特征图输入全连接层，对图像进行目标检测识别；基于识别出的目标，利用融合聚类分离的条件随机场进行边缘分割；基于边缘分割结果确定障碍物的位置，根据得到的障碍物位置和深度双目相机测得的深度信息进行避障。本发明能够有效提高障碍物检测识别和边缘分割的精度和效率，改善机器人避障的效果。
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公开(公告)号：CN115765229A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211089899.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种抑制电磁振动噪声的永磁同步电机，包括定子铁芯以及转子铁芯，其特征在于，所述定子铁芯的内表面设置有梯形齿；转子铁芯的外表面设置若干气隙缺口，单个所述气隙缺口沿轴向延伸，各个所述气隙缺口以所述铁芯的转轴为对称中心呈中心对称分布，对称面位于所述转子铁芯的外圆磁极中心处；转子铁芯内部设置若干弧形槽口，单极下的槽口以直轴呈轴对称分布，且各极下的每对槽口以转子铁芯的转轴呈中心对称分布。本发明能够有效抑制永磁同步电机工作时的电磁振动噪声。
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公开(公告)号：CN114428937A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111508244.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图神经网络的时间序列数据预测方法，包括：采集道路车流辆数据，生成时间序列数据，根据传感器的空间特征来生成输入特征，捕捉时间特征来生成时间相似矩阵，然后通过映射生成全局时空相关邻接矩阵，再进一步生成组合时空相关邻接矩阵，将输入特征和组合时空相关邻接矩阵送入图神经网络中提取特征，使用Huber损失函数训练模型，预测车流量分布情况，汇总车流量分布。本发明能够对采集到的车流辆数据进行实时更新预测，捕捉到不同交通流数据之间潜在的时间和空间联系，获取道路交通网络的全局信息，用于智能交通系统的监测和管理，此方法具有耗时低、计算复杂度小、实时性高、准确率高的优点，并且适用于其他的时空预测任务。
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公开(公告)号：CN115157681B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210748791.0
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开一种弯曲管状肠瘘补片五轴无支撑3D打印方法，首先根据肠瘘走向建立个性化弯管模型并保存为STL格式，之后，根据STL文件数据提取模型的骨架点数据，并采用插值算法对其进行致密化处理。然后，对密集骨架点数据进行等间距稀疏化处理。根据当前骨架点坐标及其与前一骨架点形成矢量方向，确定当前切平面数学方程，并根据该方程与STL数据得到切平面与模型的相交点，该相交点集合构成单层轮廓内、外环。之后，通过轮廓内外环的平移，生成模型每层的增材轮廓环。最后，对每层轮廓环进行空间旋转变换，得到机器运动信息，生成弯曲管状肠瘘补片五轴3D打印机的运动及挤出的G代码。本发明能够实现弯曲管状肠瘘补片的五轴无支撑3D打印。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116246696A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310319885.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G16B15/30 , G16B35/20 , G16B40/00 , G16B50/00 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于快速检索的配体对接姿势虚拟筛选方法，包括：对配体构象信息数据进行预处理，建立得到以检索树空间索引结构的索引表；输入已知的活性配体构象，利用检索树空间索引结构来快速检索和筛选与查询构象相似的潜在候选构象，将最相似的top‑k查询结果作为top‑k构象结果；对检索得到的top‑k构象结果进行评估，比较输出top‑k候选构象与天然构象的实际RMSD值，验证筛选结果的准确性，对筛选策略进一步优化。本发明基于配体分子的空间数据，利用三维空间检索树组织数据结构、创建索引，以减少搜索范围，从而能够在海量配体结构数据中快速检索出最佳对接姿势结构，有效提高预测性能。
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公开(公告)号：CN115984558A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211683146.1
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种遮挡环境下的目标分割补全及识别方法，包括：采集遮挡环境下的两张连续视频序列图像，将图像从RGB空间转换到YCbCr颜色空间，提取Y分量进行归一化处理；进行均值聚类分割，获得两张遮挡环境下的分割图像；进行边缘提取与边缘跟踪，通过改进插值算法实现采摘目标的轮廓重建，再根据两张遮挡环境下轮廓重建的分割图像计算生成拟合矩形框；进行相对准确率的计算，对遮挡修复图像进行识别，获得遮挡环境下的采摘目标分割补全及识别图像。本发明为遮挡环境下的采摘目标分割补全及识别提供了一种有效方法，并且创新性地使用一种改进的插值算法对采摘目标进行轮廓补全，具有实用性强、轮廓补全精确度高、抗背景环境干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN114425773B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111368871.5
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习及龙芯派的对弈机器人系统及其对弈方法，该方法包括：拍摄棋盘状态图像，送入棋盘检测网络检测棋盘信息，并根据棋盘信息进行对弈人行棋状态判断；将输出的棋盘信息，转换成FEN码送入自升级云端决策网络，决策后给出行棋指令；将给出的行棋指令变换成三维坐标的移动指令，根据三维坐标的移动指令，利用机械臂移动逆运算算法，控制机械臂抓取和移动棋子。本发明通过系统可自主判断对弈人是否结束行棋，大大增强了人机交互性，自升级云端决策网络，提高决策速度，也通过自升级方法不断提高决策质量，具有人机对弈交互性高，行棋决策速度快、水平高，可支持的人机对弈系统体积小巧及便于移动携带的优点。
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公开(公告)号：CN115984852A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211683160.1
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V20/50 , G06V20/62 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于优化参数和China‑chess‑net的棋子目标定位和识别方法，包括：采集多张完整象棋棋盘的图像，得到象棋数据集；搭建和训练China‑chess‑net网络结构，得到象棋识别模型；使用卷积神经网络优化参数的改进Canny边缘检测算法和BP神经网络优化参数的改进霍夫圆检测定位算法，对棋盘图像中的棋子进行定位并且保存棋盘中的棋子图片和位置信息；将卷积神经网络优化参数的改进Canny边缘检测算法和BP神经网络优化参数的改进霍夫圆检测定位算法与China‑chess‑net识别算法融合，得到每个棋子的位置信息和类别信息。本发明具有训练数据量极少，检测棋子位置和类别精度极高，摄像头实时检测速度快，适应复杂灯光环境等优点，可用于人工智能，圆形目标物体的检测，中国象棋人机对弈等方面。
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公开(公告)号：CN115888062A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211683696.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: A63F3/02 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分类检测框架及行棋决策网络的人机对弈方法，包括：通过摄像头采集棋盘图像数据信息，将棋盘图像数据信息送入检测网络获取棋子坐标与类别信息；检测完毕后将象棋类别位置映射到二维规范虚拟棋盘，完成坐标系转换与可视化；将二维规范虚拟棋盘数据转化为fen码标准格式通过调用api接口送入搭建的决策网络获取行棋指令；获取行棋指令后，经过数据处理生成机械臂所需的坐标信息控制机械臂抓取棋子实现走棋。本发明为实现人机对弈提供解决方法，具有人机交互性强、检测精度高、行棋决策速度快、水平高、抗复杂环境干扰性强的优点。
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