机器人底盘及操作机器人
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119428863A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411599255.4

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本申请提供了一种机器人底盘及操作机器人,机器人底盘,包括底板、壳体及电池。底板上设置有移动轮,壳体覆盖于底板,并与底板相连接,壳体与底板间形成有容纳腔,移动轮至少部分延伸至容纳腔外,电池设置于底板上。其中,壳体上设置有自动充电容置槽及主动充电容置槽,自动充电容置槽内设置有充电板刷及自动充电导线,自动充电容置槽内设置有电源接口及主动充电导线,底板面向壳体的一侧设置有安装区,电池与安装区连接,底板上包括汇流件,汇流件沿安装区边缘贴合设置,汇流件至少包括分别平行于第一方向和平行于第二方向的两个部分,主动充电导线与汇流件上平行于第一方向的部分相连接,自动充电导线与汇流件上平行于第二方向的部分相连接。

    一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114066250A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111363420.2

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本发明公开了一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:采集预设输电项目的历史维修预算数据;对历史维修预算数据进行预处理,得到线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据;采用线缆维修长度、线缆年限、维修结算金额以及环境数据生成特征向量;基于特征向量生成训练样本,并基于训练样本构建初始测算模型;获取初始测算模型的初始参数,并对初始参数进行优化,得到优化参数;采用优化参数替换初始参数,得到优化测算模型;采用训练样本训练优化测算模型,得到已训练的测算模型;从输电项目提取维修预算数据;将维修预算数据输入已训练的测算模型,得到修理成本。提高了成本测算的精确性。

    一种融合相机和激光雷达的变电设备检测方法和系统

    公开(公告)号:CN119760634A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411808448.6

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 一种融合相机和激光雷达的变电设备检测方法和系统,涉及电力检测领域。解决了运维人员因为操作不符合规范而误入带电区域造成人身伤亡的问题。方法包括:获取变电设备及周围环境的图像和点云数据;对变电设备进行二维目标检测,提取变电设备的检测框信息,并对应获取变电设备的点云数据;将相机和激光雷达进行联合标定,获取联合标定的外参;将获取的点云数据进行滤波;对滤波后的点云数据进行聚类获取变电设备的空间位姿信息;点云通过联合标定外参矩阵投影到图像上,获取变电设备的分类信息和空间位姿信息,将变电设备的空间位姿信息与电场传感器检测到的场强数据进行匹配,判断变电设备是否带电。应用于变电设备维修领域。

    一种变电生产日常修理标准成本测算方法及装置

    公开(公告)号:CN114066286A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111396188.2

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本发明涉及电力成本测算技术领域,公开了一种变电生产日常修理标准成本测算方法及装置。本发明的方法及装置以现有的变电项目历史维修预算数据构建训练样本,通过该训练样本训练SVM网络预测模型,并采用WOA算法对该SVM网络预测模型进行寻优,通过训练完毕的SVM网络预测模型预测变电生产日常修理标准成本。本发明实现了对变电生产日常修理的标准成本的科学测算,能够解决变电生产日常修理的标准成本测算方式主观性强且精准性低的技术问题;通过WOA算法优化SVM网络预测模型的惩罚参数和核函数参数,提高了SVM网络预测模型的收敛速度以及泛化性能。

    一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113987904A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111364995.6

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本发明公开了一种输电项目修理成本测算方法、装置、设备及存储介质,用于解决现有的成本测算方法精确性不高的技术问题。本发明包括:采集预设输电项目的历史维修预算数据;根据历史维修预算数据生成特征向量;基于特征向量生成训练样本,并基于训练样本构建极限学习机ELM神经网络预测模型;获取ELM神经网络预测模型的初始参数,并采用粒子群算法PSO对初始参数进行优化,得到优化参数;采用优化参数替换初始参数,得到优化ELM神经网络预测模型;采用训练样本训练优化ELM神经网络预测模型,得到已训练的预测模型;从输电项目提取维修预算数据;将维修预算数据输入已训练的预测模型,得到修理成本。

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