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公开(公告)号：CN119896587A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510015188.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61H1/02 , A61B5/11 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的下肢外骨骼康复机器人控制系统，包括：数据获取与预处理模块，用于获取原始EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集，并对原始EEG脑电信号数据集进行预处理，再将预处理后的EEG脑电信号数据集划分为训练集和验证集；数据处理模块，用于对预处理后的EEG脑电信号数据集、实际场景的视觉识别数据集和下肢外骨骼康复机器人的步态数据集进行处理，并构建加权贝叶斯融合网络融合EEG脑电分类结果和视觉分类结果来输出最终分类结果；执行模块，基于最终分类结果来控制下肢外骨骼康复机器人的运动状态。本发明可以有效提高脑卒中患者控制下肢外骨骼康复机器人的分类指令准确性以及康复效果。
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公开(公告)号：CN119443263A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411459888.5
申请日：2024-10-18
Applicant: 华南理工大学 , 超级机器人研究院(黄埔)
Abstract: 本发明公开了一种无人机异步冻结博弈对抗训练方法、装置、设备及介质，属于无人机近距空战机动决策领域。其中方法包括以下步骤：构建无人机决策模型，并对模型参数进行初始化；设计综合考虑角度和距离的耦合奖励函数，根据耦合奖励函数训练无人机决策模型；采用异步冻结博弈对抗训练方法，对我方和敌方的无人机决策模型进行训练，将训练后的模型用于控制无人机。本发明通过耦合奖励函数，能够提升无人机近距空战模型训练速度以及模型机动决策性能。另外，基于异步冻结博弈对抗方法，可以通过直接对抗的方式客观合理的评价不同强化学习模型的性能，有效地持续提升强化学习模型的性能。
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公开(公告)号：CN112083806B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010973218.0
申请日：2020-09-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态识别的自学习情感交互方法，步骤如下：非接触式通道分别采集语音、人脸和手势信号；对信号进行特征提取，得到信号初步特征；特征输入到双向LSTM层，得到单模态私有信息和多模态交互信息，根据这些信息得到融合特征；基于分类学习算法，结合多模态融合特征和历史情绪状态曲线预测用户情绪，选择交互模式；在交互模式下，根据对话记忆网络给出交互应答；最后，根据交互效果对情绪状态曲线和对话记忆网络进行反馈和优化。本发明允许操作者通过非接触式人机交互接口多通道输入信息，对多模态的融合特征综合考虑，结合情绪历史状态和对话记忆网络，完成交互任务。
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公开(公告)号：CN110009030B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910246706.9
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于stacking元学习策略的污水处理故障诊断方法，该方法是用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，并构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的分类决策模型。本发明通过元学习策略融合了不同的基分类器提高了算法的多样性和稳定性，进一步提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110009030A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910246706.9
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于stacking元学习策略的污水处理故障诊断方法，该方法是用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，并构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的分类决策模型。本发明通过元学习策略融合了不同的基分类器提高了算法的多样性和稳定性，进一步提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106971050A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710253882.6
申请日：2017-04-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的Darwin机器人关节映射解析方法，该解析方法包括以下步骤：1)获取人体骨骼信息；2)建立参考坐标系并构建骨架矢量；3)欧拉旋转分析；4)重心稳定分析；5)关节角度计算。该方法利用Kinect获取人体的15个关节点，通过补偿与滑动均值滤波后，在参考坐标系中构建10个单位关节矢量，并根据Darwin机器人关节级联方式进行欧拉旋转分析，得到Kinect与Darwin机器人共同关节的相应角度，最后对Darwin机器人脚部扩展关节进行重心稳定分析，得到Darwin机器人单、双脚稳定站立的脚关节角度，从而实现Kinect到Darwin机器人的动作模仿。
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公开(公告)号：CN118466345A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410696341.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP的移动机器人共享控制方法及系统，采用脑电控制指令生成方法得到的脑电控制指令能够让机器人向二维平面内任意方向移动，同时，采用基于TEB的人机冲突消解方法，解决人机冲突问题，让智能规划控制指令跟随脑电控制指令，提高用户对机器人的控制感。此外，对控制权重的分配机制进行了深入研究，以确保能够更好地适应不同的应用场景和用户需求。本发明将机器人和脑电的优势充分结合，提升机器人的智能化操作水平，进一步推进了脑控移动机器人的落地和应用，对该领域的发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114916317B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210503646.6
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多连杆果实采摘机械手，该机械手通过控制两个舵机分别驱动各自的摇臂，从而带动相应的连杆和夹爪，连杆组采用力放大的设计提高机械手的抓取能力，柔性夹爪作为主要的夹紧力来源避免损伤果实，橡胶硬爪作为辅助的限位将果实牢牢卡住，然后控制电机进而带动电机驱动齿轮，电机驱动齿轮啮合外齿回转轴承带动果实旋转，从而将果实轻松采摘下来。本机械手的机构弥补了传统机械爪易损伤果实、柔性机械爪负载不够大和采摘过程不够连续的问题，不仅降低了采摘果实的损伤率，同时可适配多种类型果实和实现连续采摘，采摘效率高。以精简的设备以及快速简便的方式实现对果实的高效采摘，零件互换性高，适应性强，易于推广应用。
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公开(公告)号：CN114916317A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210503646.6
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多连杆果实采摘机械手，该机械手通过控制两个舵机分别驱动各自的摇臂，从而带动相应的连杆和夹爪，连杆组采用力放大的设计提高机械手的抓取能力，柔性夹爪作为主要的夹紧力来源避免损伤果实，橡胶硬爪作为辅助的限位将果实牢牢卡住，然后控制电机进而带动电机驱动齿轮，电机驱动齿轮啮合外齿回转轴承带动果实旋转，从而将果实轻松采摘下来。本机械手的机构弥补了传统机械爪易损伤果实、柔性机械爪负载不够大和采摘过程不够连续的问题，不仅降低了采摘果实的损伤率，同时可适配多种类型果实和实现连续采摘，采摘效率高。以精简的设备以及快速简便的方式实现对果实的高效采摘，零件互换性高，适应性强，易于推广应用。
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公开(公告)号：CN114344077A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111486230.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SEMG运动意图识别的柔顺上肢康复机器人系统，包括肌电采集设备、计算机应用程序、力传感器、机械臂、把手等。本发明通过把手辅助使用者将患肢固定到机械臂末端，然后应用程序会对肌电采集设备传送过来的肌电信号进行预处理、特征提取以及分类识别，从而得出使用者的运动意图，然后应用程序会结合力传感器的数据以及根据肌电信号识别得到的控制命令，计算出期望的各个关节的速度，然后发送给机械臂控制器，完成机械臂的柔顺控制，使得机械臂能够带动使用者的患肢往被试的期望方向运动，辅助使用者完成康复疗程，起到康复锻炼的同时增加使用者在康复疗程中的参与度并且降低康复训练的成本的作用。
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