-
公开(公告)号：CN112825668A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110158142.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京大学
IPC: A01D41/127 , G05D13/62
Abstract: 一种油菜联合收割机的转速闭环控制系统及控制方法，收割机的脱粒滚筒和清选风机分别配设有步进电机、减速器和转速传感器，转速传感器检测脱粒滚筒/清选风机的转速并输入控制器，步进电机‑减速器‑脱粒滚筒/清选风机‑控制器构成两路耦合PID闭环控制，工控机向控制器提供含杂率、喂入量和损失率参数作为参考输入。闭环控制根据参考输入和实际输出在线辨识系统模型参数，根据多变量解耦的自校正PID算法实时计算控制器输出，实现对脱粒滚筒和清选风机的转速闭环控制。本发明在线辨识油菜联合收割机工作状态数学模型，在此基础上用控制算法寻找控制效果最优参数，降低油菜籽的含杂率和损失率，解决滚筒及风机转速受干扰影响波动较大的问题。
-
公开(公告)号：CN110765905A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910963546.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，测量方法包括将工业相机、照明设备及减震设备安装于联合收割机所需测量收获谷物包含杂质比重的对应位置，调整工业相机的拍摄间隔和曝光时间；利用CPU处理器，通过图像处理算法将采集图像当中的谷物与其他杂质区分，并计算收获谷物中包含杂质的比重；提供显示装置，通过并行接口接收谷物中包含杂质的比重信息，并实时显示。本发明的联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，能够有效的区分谷物与杂质，并获得谷物包含杂质的比重信息，能够达到实时、准确监测的目标。
-
公开(公告)号：CN105873027B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610227443.3
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种静态Zigbee网络的规划方法，步骤包括：将Zigbee无线节点配置为三种类型的无线节点、在安装环境中测量有效通讯距离、设定路由器节点的数量及位置、建立Zigbee树状网络拓扑结构、为每个路由器节点分配网络地址及管理的地址池、为终端节点分配网络地址和扩展地址。该规划方法建立了静态树形拓扑结构，克服了层数限制，同时终端节点的区分使用2字节扩展地址，极大的提高了网络容量，扩展了该监控网络的应用范围。
-
公开(公告)号：CN107123115A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710273872.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的谷物收割清选损失实时在线检测方法，步骤包括：获取样本数据、图像处理以及相关性分析，利用相关系数检验法建立谷物横截面积与称重获得的损失量之间的相关性，计算出回归系数并建立回归方程，从而进一步求得清选损失率。该在线检测方法克服了传统谷物收割损失检测滞后、误差大的缺点，能够实时计算清选损失率，从而随着损失率的改变实时调整收割机前进速度、割幅宽度、鼓风机出风量和角度等工作参数，从而降低谷物脱粒不净率，夹带率，减少谷粒损失，提高粮食产量。
-
公开(公告)号：CN107123115B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710273872.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的谷物收割清选损失实时在线检测方法，步骤包括：获取样本数据、图像处理以及相关性分析，利用相关系数检验法建立谷物横截面积与称重获得的损失量之间的相关性，计算出回归系数并建立回归方程，从而进一步求得清选损失率。该在线检测方法克服了传统谷物收割损失检测滞后、误差大的缺点，能够实时计算清选损失率，从而随着损失率的改变实时调整收割机前进速度、割幅宽度、鼓风机出风量和角度等工作参数，从而降低谷物脱粒不净率，夹带率，减少谷粒损失，提高粮食产量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105334518B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510855161.3
申请日：2015-11-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于室内四旋翼飞行器的激光雷达三维成像方法，步骤包括：读取加速度数据和距离数据，计算获得四旋翼飞行器的位移数据；读取惯性测量数据，计算获得四旋翼飞行器的姿态角度数据；读取深度断层图像数据，计算获得深度断层图像；根据位移数据和姿态角度数据确定深度断层图像数据的采集位置信息，再在相邻位置的深度断层图像之间使用滑动窗口牛顿插值法，从而实现三维成像。该三维成像方法具有高度的灵活性，相对于地面移动机器人能够降低复杂地面对飞行的影响，具有较高的适应能力。
-
公开(公告)号：CN106094516A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610402319.6
申请日：2016-06-08
Applicant: 南京大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的机器人自适应抓取方法，步骤包括：在距离待抓取目标一定距离时，机器人通过前部的摄像头获取目标的照片，再根据照片利用双目测距方法计算出目标的位置信息，并将计算出的位置信息用于机器人导航；当目标进入机械手臂抓范围内时，再通过前部的摄像头拍摄目标的照片，并利用预先训练过的基于DDPG的深度强化学习网络对照片进行数据降维特征提取；根据特征提取结果得出机器人的控制策略，机器人利用控制策略来控制运动路径和机械手臂的位姿，从而实现目标的自适应抓取。该抓取方法能够对大小形状不同、位置不固定的物体实现自适应抓取，具有良好的市场应用前景。
-
公开(公告)号：CN105873027A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610227443.3
申请日：2016-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种静态Zigbee网络的规划方法，步骤包括：将Zigbee无线节点配置为三种类型的无线节点、在安装环境中测量有效通讯距离、设定路由器节点的数量及位置、建立Zigbee树状网络拓扑结构、为每个路由器节点分配网络地址及管理的地址池、为终端节点分配网络地址和扩展地址。该规划方法建立了静态树形拓扑结构，克服了层数限制，同时终端节点的区分使用2字节扩展地址，极大的提高了网络容量，扩展了该监控网络的应用范围。
-
公开(公告)号：CN105115497A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510598421.3
申请日：2015-09-17
Applicant: 南京大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/005
Abstract: 本发明提供了一种可靠的室内移动机器人精确导航定位系统及方法，其中，系统包括RFID拓扑布点及定位子系统、超声测距导引子系统以及激光定位子系统；方法包括建立拓扑地图并布设智能标签、实时检测机器人与左右两侧墙面的距离保持在Voronoi边上移动、通过RFID拓扑布点及定位子系统、超声测距导引子系统和激光定位子系统进行精确定位以及朝向角确定。该导航定位系统及方法能够有效提高室内机器人定位以及朝向角的精度，整体定位结果准确可靠且具有较强的自我校正能力，防止在工作过程中进入不可逆的错误状态，具有较好的市场应用前景。
-
公开(公告)号：CN110307848A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910598925.3
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人导航方法，导航区域上空设置有图像采集装置，包括如下步骤：1、在机器人运动前采集一次移动机器人环境图像；2、根据采集到的环境图像得到环境障碍物信息；3、根据获取的环境障碍物信息建立二值化栅格地图，栅格地图中标注出可通行区域和不可通行区域；4、根据栅格地图建立移动机器人运行规则；5、设置总回合数M和浅尝试学习回合数M1；使用移动机器人运行规则进行浅尝试学习，得到初步的Q表；根据移动机器人初始位置p0采用强化学习对Q表进行更新；6、根据更新后的Q表，获取移动机器人的最优运动策略π*，得到移动机器人的运动路径。该方法使得机器人在训练过程中减少了无效探索，学习效率高，收敛快。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.016 seconds)
