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公开(公告)号：CN112631294A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011485421.X
申请日：2020-12-16
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人智能路径规划方法，建立静态二维栅格地图，利用改进蚁群算法进行全局路径规划；移动机器人传感器模块检测未知障碍物信息，计算障碍物运动轨迹和机器人运动轨迹，采用优化动态窗口法进行局部动态避障，以机器人当前位置为起始点，全局规划路径上的最临近关键节点为临时目标点动态避障；机器人沿着规划路径行驶并且安全到达目的地。本发明综合考虑了地图环境中的静态障碍物以及动态障碍物的实际问题，改进蚁群算法的启发函数，调整信息素更新规则进行全局路径规划，机器人行驶过程中遇到动态障碍物采用优化的动态窗口法进行避障，完成局部路径规划，机器人在实际地图运行有比较高的实用性和研究价值。
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公开(公告)号：CN112577491A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011466769.4
申请日：2020-12-14
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工势场法的机器人路径规划方法，包括步骤1：初始化物流车间信息，确定机器人当前位置、目标位置、障碍物的位置；步骤2：根据A*算法，进行全局路径规划得到初始路径，拐点设置为子目标点；步骤3：将障碍物设置为斥力级，目标点为引力级；步骤4：机器人在行驶过程中如遇到障碍物时计算受到的引力及斥力，并计算合力的方向大小，引导机器人行驶；步骤5：将人工势场法的斥力场函数进行优化，引入碰撞系数；步骤6：机器人在传感器检测到周围障碍物后利用改进的人工势场法进行局部避障；步骤7：避开障碍物后引导机器人回到初始路径；步骤8：若已行驶到最终目标点，则结束算法循环，否则，跳转到步骤4。
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公开(公告)号：CN109678057A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910124639.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: B66C13/16
Abstract: 本发明提供了一种基于立体视觉的桥式吊车的摆角测量方法，通过双目相机采集包含桥式吊车钢绳的左目图像和右目图像；在所述左目图像和右目图像中，确定桥式吊车钢绳的跟踪点在图像坐标系中的坐标位置；根据所述跟踪点在图像坐标系中的坐标位置，确定所述跟踪点在世界坐标系中的坐标位置；根据所述跟踪点在世界坐标系中的坐标位置，获取所述桥式吊车钢绳的摆角。本发明的双目相机是固定在台车上的，保证了台车与相机的稳定关系，且双目相机能够直接获取图像的深度信息，无需考虑图像连续帧的平滑关系对测量结果造成的影响。具有计算量较小、运算速度快、较强的抗干扰性能、且实时准确的特点，能够适应不同的环境变化，能够满足工业上的生产需求。
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公开(公告)号：CN108358062B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201810175728.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种欠驱动吊车全局稳定控制方法，包括：建立欠驱动桥式吊车系统的动力学模型；通过同胚坐标变换简化所述动力学模型，以获得欠驱动桥式吊车的等效状态方程；基于所述等效状态方程设置输入干扰预估器、反馈控制器以及状态观测器；根据所述欠驱动吊车的控制参数，设置反馈控制器的约束条件，并将欠驱动桥式吊车的已知参数代入到干扰预估器、反馈控制器以及状态观测器中，以通过所述干扰预估器、反馈控制器以及状态观测器控制欠驱动吊车中小车的摆动。从而使得小车能够很好的定位，并消除负载摆动，保证系统具有稳定性和很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108394813A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810267258.6
申请日：2018-03-28
Applicant: 上海应用技术大学 , 长治市特种设备监督检验所 , 哈尔滨市机电类特种设备监督检验研究院 , 巴音郭楞蒙古自治州特种设备检验检测所
IPC: B66C13/16
CPC classification number: B66C13/16
Abstract: 本发明提供了一种起重机制动下滑量检测系统和方法，通过抱闸制动信息发射器向控制器发送开始检测信号，以及向起重机发送制动信号，以使得起重机从运动状态切换为制动状态；控制器在接收到开始检测信号时，控制加速度传感器检测起重机制动过程中的加速度；数据处理器根据起重机制动过程中的加速度，得到起重机的制动下滑量信息。本发明的整个系统结果紧凑，便于携带，操作过程简单，测量精度高，能够快速检测出起重机制动下的下滑量信息，自动化程度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107128068A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710509714.9
申请日：2017-06-28
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: B41J2/01 , B41J29/393
CPC classification number: B41J2/01 , B41J29/393
Abstract: 本发明公开了一种FPGA驱动电磁阀喷印系统，包括人机交互模块、CPU主控系统、数据转换模块、FPGA控制模块、电磁阀喷头、编码器、产品输送模块、打印触发器和墨路系统。人机交互模块用于喷印信息的录入和编辑；产品输送模块用于喷印对象的自动运输；打印触发器用于被经过的喷印对象触发后向CPU主控系统发出打印信号；编码器用于检测喷印对象的运动信息并反馈给CPU主控系统；CPU主控系统将喷印信息通过数据转换模块转换后发给FPGA控制模块，并根据打印信号和运动信息向FPGA控制模块发出控制指令，进而FPGA控制模块根据喷印信息驱动电磁阀喷头喷印。相对应地，本发明还公开了一种FPGA驱动电磁阀喷印方法。
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公开(公告)号：CN119128128A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411224649.1
申请日：2024-09-03
Applicant: 上海应用技术大学
Inventor： 马向华
IPC: G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本申请提供一种基于人工智能的教学模式、推荐方法及系统、设备、介质，应用于高校课程教学模式设计技术领域，将人工智能(AI)与传统的高校专业课教学模式在线上及线下相结合，通过建立课程的完整知识图谱、开发自适应学习系统和互动式教学平台，实现教学内容的个性化推荐、实时监测和动态调整，以提高学生的学习积极性、参与度和实际应用能力，同时减轻教师的例行工作负担，优化教学资源分配，促进教学质量的整体提升。
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公开(公告)号：CN118083792A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410433662.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 上海应用技术大学 , 无锡盛起源科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种桥式起重机防摇控制方法、存储介质和计算机设备，控制方法包括：获取桥式起重机运行参数；根据运行参数设计迭代学习控制器；建立二维桥式起重机数学模型；设计U控制器，根据桥式起重机模型，建立基于U模型理论的被控对象逆模型，并利用牛顿迭代法求解算式的跟，从而得到U控制器的输出。通过利用U模型控制理论将桥式起重机系统的数学模型转化为U模型形式，保留了系统原本的非线性性质，避免了将非线性模型线性化而造成的精度损失，大幅降低控制系统的复杂程度，简化了控制器设计的过程，将迭代学习控制方法引入U控制器，控制系统可以快速收敛，增强了控制器的跟踪性能，并逐步减小输出误差，增强了控制器的智能性。
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公开(公告)号：CN111738344B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010595268.X
申请日：2020-06-24
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合的快速目标检测方法，包括：S1：将待检测图像输入Darknet53特征提取器提取待检测图像特征图；S2：将Darknet53特征提取器提取的特征图输入至多特征融合模块；S3：将多特征融合模块获得的特征信息输入至多尺度聚合模块；S4：将多尺度聚合模块获得的特征信息输入至具有空间注意力机制的残差预测模块，输出目标检测结果。本发明所构建的多特征融合模块，通过将可学习的加权参数自适应分配给三个不同的卷积分支，提高目标检测模型的多特征表示能力。检测网络的四条输出分支通过多尺度聚合模块自上而下的增强了网络的多尺度检测能力。在预测模块中使用空间注意力，使网络更好地定位物体的位置信息。
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公开(公告)号：CN117274630A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311254366.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06V10/44 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法，其中方法包括：将自适应注意力模块(AAM)嵌入YOLOP模型中，给定BDD100K训练集的中间特殊预处理特征图作为输入，AAM首先使用通道注意力模块推断出一维通道注意力特征图，并将其与输入特征图相乘以获得中间通道细化特征；空间注意力模块沿着通道维度将中间通道细化特征分组为多个子特征，然后并行细化处理它们；随后，所有细化子特征被聚合，并采用通道混洗机制，以生成自适应强调的最终细化特征，进而增强了该模型在自动驾驶中的目标检测能力；本发明提出了一种轻量且高效的自适应注意力模块，显著提高了其在不同驾驶感知任务中的性能并平衡了模型的复杂性。
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