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公开(公告)号：CN113902842A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111075408.1
申请日：2021-09-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请属于机器人感知、规划、控制技术领域，具体而言，涉及一种机器人野外可行驶区域数据集制作方法、设备及存储介质。本申请方法根据机器人野外可行驶区域场景，分别制作场景中各单个物体的三维模型；将所有所述单个物体的三维模型进行组合，形成与野外可行驶区域相对应的仿真场景；根据所述仿真场景，获取野外可行驶区域的场景图像和图像真值；分别对所述野外可行驶区域的场景图像和图像真值进行处理，得到机器人野外场景可行驶区域数据集。
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公开(公告)号：CN111856925B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010489159.X
申请日：2020-06-02
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于状态轨迹的对抗式模仿学习方法及装置，其中，该方法包括：获取专家决策下的状态轨迹，将状态轨迹存入专家数据缓存器；构建第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络；基于状态轨迹和离轨策略算法的对抗式模仿学习过程，对第一主值网络、第二主值网络、主策略网络、第一副值网络、第二副值网络、副策略网络和判别网络进行更新；根据更新的多个网络生成更新后的策略模型，对策略模型进行测试。该方法设计出一种利用专家操作连续控制量下的状态轨迹在仿真环境中学习离散动作的对抗模仿算法。
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公开(公告)号：CN111582441B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010298982.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种共享循环神经网络的高效值函数迭代强化学习方法，该方法包括：通过智能体与环境进行交互获得样本数据，并将样本数据添加至样本池中；在样本池中随机选取样本数据作为训练样本数据；根据训练样本数据对Critic网络的输出进行归一化，并对其MLP网络和共享LSTM参数进行更新；循环迭代对Critic网络更新两次后，根据训练样本数据对Actor网络的MLP部分参数进行更新；对Critic网络中的第三Critic网络和第四Critic网络、Actor网络的第二Actor网络参数进行更新。该方法将循环神经网络与值函数迭代相结合，提高算法训练效率，缩短算法训练时间。
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公开(公告)号：CN109934824B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910238688.X
申请日：2019-03-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种颈椎脊髓高信号的检测方法及系统，其中，该方法包括：获取颈椎脊髓图像，对颈椎脊髓图像进行分割、有效性验证和分段处理生成多个候选区域和多个候选区域对应的编号；通过预设方法对多个候选区域进行特征提取得到每一个候选区域的特征向量；通过LDA算法对每一个候选区域的特征向量进行分类，根据分类结果判断颈椎脊髓图像是否存在脊髓高信号，若存在，则根据多个候选区域对应的编号对脊髓高信号进行定位。该方法有效地缩小由于医疗资源不匹配造成的错诊，避免延误病人的病情，辅助医生进行诊断，提高诊疗效率。
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公开(公告)号：CN111736618A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010598923.7
申请日：2020-06-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请实施例公开了一种无人摩托转向控制参数整定方法和装置，该方法包括：将无人摩托的每个主动平衡参数各自对应为粒子群算法中粒子的一个维度；所述主动平衡参数为一个或多个；将粒子中的每个维度分别设置为不同的初始值，以获取多个初始粒子，并由所述多个初始粒子组成粒子种群；从所述粒子种群中选择出最优粒子；将所述最优粒子的维度对应的主动平衡参数作为所述无人摩托的转向控制参数。通过该实施例方案，实现了不依赖于工程师经验，具有可靠的科学依据，提高了无人摩托主动平衡过程的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107186707B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710602428.7
申请日：2017-07-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种柔性臂的机械结构，柔性臂的机械结构包括：柔性整臂，柔性整臂具有驱动端和自由端，柔性整臂包括多个柔性段单元，每个柔性段单元包括：多个柔性关节；多个刚性薄壁管，多个柔性关节和多个刚性薄壁管在柔性整臂的延伸方向上交替相连；多个过线圆环；多个绳索，每个柔性段单元的多个绳索沿柔性整臂的周向间隔设置，每个绳索的一端与所在柔性段单元上邻近自由端的过线圆环相连；驱动机构，驱动机构与柔性整臂的驱动端相连，每个绳索的另一端依次穿过所经过的过线圆环与驱动机构传动连接。根据本发明实施例的柔性臂的机械结构具有刚度大、负载能力强等优点。
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公开(公告)号：CN110032187A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910279187.6
申请日：2019-04-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种无人摩托静态障碍避障路径规划方法，该方法包括以下步骤：建立无人摩托的平衡动力学模型与运动学模型；使用自适应分辨率的A*算法，在栅格地图上获取一条连接初始节点与目标节点的通路；结合平衡动力学模型与运动学模型，使用RRT算法对所述通路进行剪枝，生成一条无人摩托可执行的路径。该方法通过采用低精度地图，多层次展现环境，以及采用历史路径、历史地图的剪枝技术，极大降低算法的运行时间，实现路径规划中对于实时性的需求，当环境变化时也能够较快地适应，从而可以拓展为动态障碍物的避障算法。
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公开(公告)号：CN107044349B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201710249558.7
申请日：2017-04-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种发动机的故障预测方法，包括以下步骤：获取所述发动机的多个传感器的有效测量数据；对所述有效测量数据进行归一化处理；将归一化处理后的所述有效测量数据进行切片处理，形成多个切片样本；将多个所述切片样本分别送入深度神经网络进行特征提取，特征提取后连接到全连接网络；根据所述全连接网络的输出，通过softmax分类器进行分类，确定所述发动机的剩余使用寿命。本发明提出的发动机的故障预测方法，流程简单，易于操作，能够广泛应用于飞行器的各类发动机中。
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公开(公告)号：CN118893623A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410971874.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 清华大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种基于异构关节加权运动分解的视觉伺服控制方法及装置，其中，方法包括：基于敏捷臂的目标位姿测量数据，对目标位姿测量数据的位姿偏差做加权处理；规划敏捷臂下一周期的期望关节角数据，并对期望关节角数据做加权处理，以得到敏捷臂的关节运动数据；基于目标运动学转化关系，将关节运动数据转化为电机运动数据，并根据电机的响应特性对电机运动数据做加权处理，得到加权处理后的电机运动数据，以控制敏捷臂执行相应的视觉伺服控制动作。本申请可以对目标各方向的位姿信息、规划的关节角数据和相应的电机角数据进行加权，保证各电机响应特性基本一致，实现视觉伺服方法能够良好的适配绳驱敏捷臂的运动特性。
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公开(公告)号：CN113780379A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110994099.1
申请日：2021-08-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本申请属于大规模图像的检索方法，具体而言涉及一种不均衡数据集知识迁移方法、装置、电子设备和存储介质。本方法首先对均衡的数据集进行随机采样，得到满足Zipf定律的长尾数据集；利用其中的数据得到每一张图像的直接特征，将每类图片的特征向量求和并求平均，获得类中心特征向量；根据类中心特征向量和每一类的全部特征向量得到每类中与类中心差距最大的数个边缘特征向量；将类中心向量及类边缘特征向量聚合在一起，得到关于整个数据集的记忆力模块；从记忆力模块中选择对应的特征，帮助网络将从头部学到的知识向尾部知识进行迁移。本公开无需根据样本不均衡程度对训练集进行重采样处理，或在计算损失函数时不需要知道样本的不均衡程度。
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