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公开(公告)号：CN113065350A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110395920.8
申请日：2021-04-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制(attention mechanism)，非对称卷积神经网络(Asymmetric Convolutional Neural Networks，ACNN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory，Bi‑LSTM)的生物医学文本词义消岐方法。本发明首先对生物医学MSH语料进行处理，对包含歧义词汇的英文句子进行分词、词性标注和语义标注处理，得到处理好的训练语料和测试语料；然后利用训练语料对模型进行训练，得到优化后的注意力神经网络模型；在优化后的模型上，对测试语料进行消岐，得到歧义词汇在每个语义类别下的概率分布；具有最大概率的语义类别即为歧义词汇的语义类别。本发明对生物医学歧义词汇实现了很好的消岐，更准确地判断生物医学歧义词汇的真实含义。
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公开(公告)号：CN106383515A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610835807.6
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/021
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的轮式移动机器人避障控制系统，主要包括视觉传感器模块、超声波传感器模块、红外传感器模块、数据融合模块、控制模块和执行模块。各传感器模块将采集的周围环境和障碍物信息进行处理，数据融合模块接收各个传感器模块采集的数据并按一定的融合规则对其进行数据融合，融合后的数据传输给控制模块的处理器；该处理器根据数据信息进行行为运行判断和控制决策，通过执行模块完轮式机器人避障运行。本系统采用多个传感器进行数据采集，多个数据处理器并行处理数据的方法提高了数据处理速度，满足了机器人避障实时性和精确性的要求，使轮式机器人避障更加灵活可靠。
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公开(公告)号：CN106383441A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610835693.5
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 新型多足机器人在较平坦地形下的遥操作系统及方法，涉及一种当人类无法亲身进入到工作场合时，遥操作多足机器人辅助其完成指定任务的新方式。本发明所述的一种新型多足机器人在较平坦地形下的遥操作系统及控制方法，首先需要确定多足机器人的遥操作系统的映射方式；其次建立主端系统的动力学模型及从端系统的运动学模型；然后采用半自主的控制策略设计多足机器人遥操作系统的控制器，并以触觉力反馈的形式指导操作人员更合理的遥操作多足机器人；最后通过稳定性判定准则，推导出控制器增益系数的合理范围；所提出的遥操作模式及控制方法也是为后续复杂地形下多足机器人遥操作系统的设计做铺垫。本发明适用于多足机器人的遥操作领域。
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公开(公告)号：CN105468012A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201610004959.1
申请日：2016-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/08
CPC classification number: G05D1/0891
Abstract: 针对重型载人足式机器人线控转向系统的路感模拟方法，涉及一种增强其操纵临场感的方式。本发明是为了解决以电信号的方式操纵足式机器人转向过程中由于路感信息的缺失而造成操纵不准确的问题。本发明首先确定转向操纵方式；其次推导机器人转向过程中足-地力作用在重心处的理论力矩；然后通过腿部液压缸运动-力学模型解算各关节实际转矩并推导机器人转向过程中足-地力作用在重心处的解析力矩；最后采用滑模控制，使线控转向系统内的路感电机模拟出高保真的足-地接触力矩并反馈给驾驶员；利用本发明可以实时的还原出机器人与路面相互作用的接触信息，从而提高了驾驶员操纵机器人的稳定性及准确性。本发明适用于足式机器人的操纵技术领域。
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公开(公告)号：CN105468012B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201610004959.1
申请日：2016-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 针对重型载人足式机器人线控转向系统的路感模拟方法，涉及一种增强其操纵临场感的方式。本发明是为了解决以电信号的方式操纵足式机器人转向过程中由于路感信息的缺失而造成操纵不准确的问题。本发明首先确定转向操纵方式；其次推导机器人转向过程中足‑地力作用在重心处的理论力矩；然后通过腿部液压缸运动‑力学模型解算各关节实际转矩并推导机器人转向过程中足‑地力作用在重心处的解析力矩；最后采用滑模控制，使线控转向系统内的路感电机模拟出高保真的足‑地接触力矩并反馈给驾驶员；利用本发明可以实时的还原出机器人与路面相互作用的接触信息，从而提高了驾驶员操纵机器人的稳定性及准确性。本发明适用于足式机器人的操纵技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106444754A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610835692.0
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0246 , G05D1/0255
Abstract: 一种轮式探测移动机器人控制系统及控制方法，涉及机器人控制技术和安全性领域。本发明克服了现有的轮式探测移动机器人在复杂环境运行时由于地形起伏较大对轮式移动机器人造成损坏的问题。本发明无线遥控操作单元无线信号输入或输出端连外部通信单元输出或输入端，外部通信单元连主要控制单元，主要控制单元两路通信信号输入或输出端分别连传感器单元的两路通信信号输出或输入端，主要控制单元输入或输出端连接运动控制单元输出或输入端，运动控制单元输出端连驱动控制单元输入端，运动控制单元输入端连驱动控制单元输出端。可用在地形环境起伏较大的运行环境中根据车载传感器采集车体运行实时参数的变化而选择运行方式，以保证车体的安全运行。
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公开(公告)号：CN113936176B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111202916.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积和形状描述子的三维点云分类方法，将形状描述子加入到图卷积神经网络中。该方法首先按照图卷积的一般流程将点云中点与点之间的关系用邻接矩阵表示出来，然后利用形状描述子描绘点的邻域空间的特征，作为三维点云的局部特征加入到图卷积中去，在一定程度上弥补了谱域图卷积对于局部特征处理的不足。然后将原本的特征与形状描述子结合到一起，使用图卷积神经网络进行聚合，最终得到最后的分类结果。本发明将形状描述子与图卷积结合到一起，使得图卷积操作能够有效聚合局部特征，从而获得更加全面的信息表示，能够更好的提高三维点云的分类结果。
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公开(公告)号：CN114186553A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111524951.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力神经网络(Graph Attention Network，GAT)的生物医学英文词义消歧方法。本发明首先对生物医学英文语料进行预处理。该步骤对训练语料和测试语料包含歧义词汇的语句进行词性标注和语义标注处理。以歧义词汇所在的句子，以及句中所包含的词形、词性和语义作为消歧特征，将消歧特征作为节点来构建词义消歧特征图，利用训练语料训练GAT模型，将模型进行优化。利用优化后的GAT模型，对测试语料进行词义消歧，可得到歧义词汇在各个语义类别下的概率分布。将概率最大值对应的语义类判别为歧义词汇的语义类。本发明具有较好的词义消歧效果，更准确的判断歧义词汇的真实含义。
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公开(公告)号：CN113936176A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111202916.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积和形状描述子的三维点云分类方法，将形状描述子加入到图卷积神经网络中。该方法首先按照图卷积的一般流程将点云中点与点之间的关系用邻接矩阵表示出来，然后利用形状描述子描绘点的邻域空间的特征，作为三维点云的局部特征加入到图卷积中去，在一定程度上弥补了谱域图卷积对于局部特征处理的不足。然后将原本的特征与形状描述子结合到一起，使用图卷积神经网络进行聚合，最终得到最后的分类结果。本发明将形状描述子与图卷积结合到一起，使得图卷积操作能够有效聚合局部特征，从而获得更加全面的信息表示，能够更好的提高三维点云的分类结果。
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公开(公告)号：CN106444751A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610823983.8
申请日：2016-09-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0276 , G05D2201/0207
Abstract: 本发明公开了一种载人月球车移动控制系统，包括遥控操作单元、外部通信单元、主控单元、运动控制单元和驱动单元，遥控操作单元包括普通PC机和控制手柄，实现人机交互界面和手柄操控两种月球车控制方式；外部通信单元由两个泓格无线模块组成，实现遥控操作单元和主控单元数据交互的功能。本发明根据规划模型的非线性和复杂积分求解特性，建立多障碍环境中轮式月球车的参数化轨迹规划数值求解方法，并通过引入性能指标函数，得到具有最优化性能指标下的多障碍物环境中参数化光滑轨迹的求解模型，有效提高月球车在复杂环境中的运动性能和特别是高危情况下的控制安全性。
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