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公开(公告)号：CN103963043A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410182458.3
申请日：2014-04-30
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: B25J5/005 , B25J9/0087
Abstract: 本发明公开了一种用于电站巡检和维修的智能机器人及其控制系统，包括巡检维修作业机器人本体和远程控制台。机器人本体采用履带机械手结构，四履带移动平台为机器人在电站复杂地形下移动提供充足的动力和转向性能，履带轮还可沿履带轮连接轴转动，增加了地形适应能力。机器人本体安装了监控系统，为巡检和维修作业提供控制信息。机器人具有自主导航和人工遥操作两种模式。自主导航根据复合导航系统提供的信息自主完成预定路线的巡检，遥操作模式下人为操作机器人移动和机械臂的维修作业。该机器人具有自动化、智能化程度高，灵活小巧的特点。
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公开(公告)号：CN119808903A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510286366.8
申请日：2025-03-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06N3/10 , G06F3/0484 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种自主学习训练可视化方法、计算机设备和存储介质，搭建自主学习训练可视化系统，调用自主学习训练可视化系统的网络模型编辑模块，在网络模型编辑界面主窗口创建目标网络模型，调用数据处理模块，选取目标数据集进行预处理和拆分，得到训练数据、测试数据、验证数据，调用超参设置模块，设置目标网络模型训练用的超参数以及训练数据保存路径，采用训练数据、测试数据、验证数据以及设置的超参数对目标网络模型进行训练、测试和验证，调用日志模块和数据统计折线图模块对目标网络模型在训练、测试和验证过程中的训练信息和超参数进行保存和监测，并输出统计图，该方法将目标网络模型的训练过程可视化，可快速得知模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN119188784B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411698119.0
申请日：2024-11-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态运动基元的双臂机器人自适应技能学习方法，获取示教数据，建立动态运动基元模型，通过动态运动基元模型，双臂分别从示教数据中学习轨迹的形状特征，生成对应的轨迹形状函数，得到初始的轨迹控制权重；获取新的任务目标点，将学习到的初始的轨迹控制权重、轨迹形状函数，结合新的任务目标点，生成与示教轨迹相似的初始轨迹；对初始轨迹进行优化得到优化后的轨迹形状，得到优化后的轨迹控制权重；将优化后的轨迹控制权重带入动态运动基元模型，并利用基于轨迹变化率的自适应时间缩放因子进行自适应调整，生成双臂的优化轨迹。确保机器人高效、精确地完成任务。
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公开(公告)号：CN118864866B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411346191.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于跨层级引导融合的多模态图像语义分割方法及系统，该方法利用RGB影像信息和深度信息、热成像信息和光谱信息等额外模态图像信息的多模态数据，融合多模态信息并用于图像语义分割任务。该方法先将额外模态图像转换成和RGB图像同样的尺寸大小和视觉范围，再使用基于Transformer基本块的双分支编码器提取RGB模态和额外模态特征，通过跨层级引导融合模块在浅层、中层、高层特征中利用低层级特征引导高层级特征的多模态融合，最后利用解码器对多级融合特征解码，并逐像素点输出图像的类别，解决了在复杂场景下语义分割表现不佳的问题；本发明技术方案可应用于机器人智能分拣、无人机智能巡检等复杂场景。
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公开(公告)号：CN119357707A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411943130.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/0499 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络的时间序列相似度度量方法及终端，对时间序列数据样本进行两两分组配对为时间序列样本对并标注标签，将经过配对标注后的时间序列样本对输入到使用相同预训练大模型为分支的孪生神经网络中，得出时间序列间的相似度作为网络整体最终的输出，利用损失函数更新整个孪生神经网络与微调预训练大模型结合的网络权重。本发明针对小样本场景下的时间序列数据相似度度量任务，利用预训练大模型在时间序列领域表现出的强大能力，结合孪生神经网络在小样本相似度度量的优势，进行时间序列数据的相似度度量，只需要少量样本即可完成时间序列相似度的度量，能够全方位提取时间序列的特征，作为相似度度量的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864827B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411345989.X
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 一种针对大型装配过程全场景的统一化三维目标检测方法，包括：1、构建全场景激光雷达感知平台，采集三维点云数据；2、制作装配制造场景的检测数据集；3、构建三维目标检测模型；4、将训练集中的数据输入到三维目标检测模型中，得到目标分类结果和目标边界框回归结果；5、构建总损失函数，计算目标分类结果与目标边界框回归结果的损失值，循环4至5，直至总损失函数收敛，更新权重，得到训练后的三维目标检测模型；6、对训练后的三维目标检测模型进行测试，得到检测结果。本发明增加了装配效率，提高了装配质量，能及时发现和处理装配过程中的问题，避免了制造业中传统人工装配过程的安全隐患，有助于推动工业智能制造快速且高质量的发展。
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公开(公告)号：CN119188783A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411687643.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种多末端执行器自主切换的复合移动机器人作业方法与系统，作业方法包括：1、全场景地图建模；2、将涂胶枪换装到机械臂末端，机器人对待装配结构件待涂胶位置进行路径规划并涂胶；3、获取机器人抓取待装配结构件的抓取位姿；4、将机械臂末端切换为二指夹爪，依据抓取位姿将待装配结构件从库内取出；5、获取待装配结构件待装配位置的位姿，确定待装配结构件在待装配蒙皮上的装配位姿，将待装配结构件粘接在待装配蒙皮上；6、获取待装配结构件和待装配蒙皮粘合后螺孔的位姿；将螺丝枪换装到机械臂末端，将待装配结构件固定在待装配蒙皮上。本发明可根据待装配结构件类型，自主确定其在蒙皮上的装配位置，通过单机器人实现了大型部件装配。
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公开(公告)号：CN118544362B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411008799.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
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公开(公告)号：CN115533915B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202211295356.3
申请日：2022-10-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定环境下空中作业机器人主动接触检测控制方法，包括构建与环境主动接触检测的空中作业机器人系统并进行动力学建模分析；设计额外弯矩估计器估计接触交互力/力矩；引入二阶弹簧‑质量‑阻尼模型建立理想接触力与空中作业机器人位置之间的动态关系，进而设计基于时变刚度系数的力跟踪阻抗控制策略，得出计算修正后的位置命令轨迹；根据修正后的位置命令轨迹、命令姿态、空中作业机器人的动力学模型和额外弯矩估计器设计空中作业机器人位姿控制率表达式，得到空中机器人位姿控制率；结合空中作业机器人系统中的转子转速与推力/转矩之间的转换表达式得到转子转速，以使空中作业机器人完成不确定环境下的主动接触检测任务。
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公开(公告)号：CN119017395A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514549.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种面向动态医药场景下的机械臂路径规划与重规划方法，包括基于非均匀采样自适应步长RRT*算法进行初始路径规划，基于RRT*结合虚拟势场对动态障碍物进行实时避障：得到初始的安全无碰撞路径后，结合路径决策控制器来选择机械臂运动路径，根据动态障碍物点云信息实时判断初始路径节点是否存在危险节点，若存在危险节点，则重规划局部路径，当不存在危险节点时，则执行初始路径并判断机械臂运动规划是否完成，直至机械臂完成从起点到终点的运动。解决了传统路径规划算法效率低，规划时间长，实时性低以及动态环境下规划能力差的问题，可实现在医药场景下机械臂在静态障碍物以及动态障碍物约束下生成一条安全高效的运动路径。
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