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公开(公告)号：CN101771700A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN201010032429.0
申请日：2010-01-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于FPGA的Modbus协议通信节点，本发明涉及一种Modbus协议的通信节点。它解决了现有的组网设备中由于Modbus协议集成在单片机等控制器中因而更换、修改和技术升级不方便的缺陷。它的接收判断模块接收上位计算机的指令，选中ASCII通信方式或RTU通信方式，给RTU方式接收模块或ASCII方式接收模块发出使能信号；RTU方式接收模块和ASCII方式接收模块把相应的选择通过数据选择器给内部FIFO，根据数据选择器选定的通信方式，将内部FIFO中存储的数据通过ASCII方式发送模块或RTU方式发送模块编译成相应格式，发送判断模块对数据进行格式判断后上传给上位计算机；上述单元都固化在FPGA中。
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公开(公告)号：CN118129791A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311643470.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 视觉惯性轮速里程计系统安装误差优化模型构建方法及装置、优化方法及装置，涉及车载视觉‑惯性‑轮速里程计系统技术领域。为解决现有自校准方法难以实现传感器间空间参数的精确估计的技术问题，本发明提供了视觉惯性轮速里程计系统安装误差优化模型构建方法，包括：根据IMU和里程计之间的位置和姿态偏差、时间延迟和里程计的尺度因子，得到IMU‑里程计预积分的连续时间公式并得到预积分残差模型的步骤；根据IMU和相机之间的位置和姿态偏差和时间延迟，得到带有时间偏移变量的视觉重投影残差模型的步骤；根据预积分残差模型和视觉重投影残差模型，得到系统安装误差优化模型的步骤。适用于视觉惯性轮速里程计系统的设计和优化工作中。
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公开(公告)号：CN103336248B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310317282.3
申请日：2013-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法，本发明涉及基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法。它为了解决现有的锂离子电池循环寿命预测过程中存在建模难的问题。基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测方法包括的步骤为：步骤一、采集电池监测数据，并对该数据进行预处理；步骤二、根据电池退化状态模型训练获得电池退化状态模型，步骤三、根据步骤二获得电池退化状态模型对锂离子电池循环寿命进行预测，获得锂离子电池循环寿命值，实现基于电池退化状态模型的锂离子电池循环寿命预测。本发明适用于电池领域。
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公开(公告)号：CN103954914A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410208640.1
申请日：2014-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 基于概率集成的锂离子电池剩余寿命直接预测方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决传统单调回声状态网络MONESN方法的不稳定性以及缺乏剩余寿命不确定性表达的问题。本发明首先测量锂离子电池每个循环周期的最大容量；采用N个MONESN模型预测锂离子电池剩余寿命，得到N个预测结果；对上述结果进行不确定性估计和集成，以得到基于概率集成的锂离子电池剩余寿命预测结果。本发明充分发挥了MONESN模型较强的非线性预测能力，有效克服传统MONESN算法不稳定性的问题。同时，能够实现剩余寿命不确定性的表达和管理。本发明适用于容量能够直接测量获得的情况下，锂离子电池剩余寿命的预测。
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公开(公告)号：CN103235191A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310156879.4
申请日：2013-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 卫星分插分离信号检测装置，涉及一种检测装置。为了解决目前的检测装置不能同时检测卫星分插分离信号的脉宽和幅值、以及测量精度低的问题。本发明在FPGA控制器的控制下，通过RS485总线接收上位机的命令，使用AVR单片机进行命令解析，根据所述命令解析后的结果执行相应操作，信号处理电路、多路模拟开关和A/D转换器测量卫星分插分离信号的幅值，信号处理电路电路和比较器完成卫星分插分离信号的脉冲宽度测量，并通过RS485总线将测量数据上传至上位机。它用于检测卫星分插分离信号的正确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102798823A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210198845.7
申请日：2012-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 基于高斯过程回归的锂电池健康状况预测方法，涉及一种锂电池健康状况预测方法，属于电化学和分析化学领域。目的是针对传统锂电池健康状况预测适应性差的问题。本发明是按一下步骤实现：一、绘制该锂电池的电池的健康状态SOH与充放电周期的关系曲线；二、根据具有再生现象的退化曲线和约束条件选择协方差函数；三、按照共轭梯度法迭代后确定超参数的最优值并该初值带入先验分布中；四、根据先验部分得到后验分布；五、得到不带高斯白噪声的预测输出f′的均值和方差；六、将实际测得的电池的健康状态SOH和步骤五得到的预测的电池的健康状态SOH共同带入到训练数据y中，得出f′，确定预测置信区间，预测出锂电池的健康状况。用于锂电池的检测。
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公开(公告)号：CN101984418B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010549426.4
申请日：2010-11-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F13/40
Abstract: 基于PXI总线的多通道并行隔离数据采集装置，它涉及一种数据采集装置。它为解决现有PXI总线数据采集模块难以同时兼顾各通道隔离、并行采样采集的精度高以及采样速度快的问题而提出。高速数据采集通道的数据信号输出输入端连可编程逻辑控制模块的数据及控制信号输入输出端；可编程逻辑控制模块的存储数据信号输出输入端和发送数据信号输出输入端分别与存储模块的存储数据信号输入输出端和PXI总线接口桥接模块的发送数据信号输入输出端相连；它具有各通道之间的电气隔离可靠，采样精度高、采样速度快的优点；它可广泛适用于各种基于PXI总线的多通道、高精度、高采样速率数据采集和测试的场合。
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公开(公告)号：CN101813933A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200910312916.X
申请日：2009-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/418 , G05D27/02
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种分布式温湿度监测系统，本发明涉及一种分布式的、能对多位置进行温度和湿度监控的系统，本发明通过三级结构的分布式设置，实现了在被监测装置上分布式设置多个监控点和能把多个被监测装置温湿度情况汇总到监控中心。它包括多组温湿度传感器，每组温湿度传感器分布在一个被监控装置的多个位置以实现多位置点的温湿度测量；多个信息处理及中间传递节点，每个信息处理及中间传递节点的信号输入端分别连接一组内所有的温湿度传感器的信号输出端，以实现一个信息处理及中间传递节点与一组温湿度传感器对应下的信息采集和处理；上位计算机，每个信息处理及中间传递节点的数据输出端分别连接在上位计算机的一个数据输入端，以实现被监控数据的集中。
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公开(公告)号：CN116703967A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310398539.6
申请日：2023-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/088 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于视觉惯性系统和置信度指导的无监督深度补全方法和系统，涉及机器人计算机视觉技术领域。解决现有无监督深度补全方法网络参数复杂，不能广泛应用的问题。方法包括：采用视觉惯性系统获取图像、稀疏深度地图和相机姿态；建立非指导稠密深度补全网络，非指导稠密深度补全网络处理稀疏深度地图，获取置信度和非指导稠密深度地图；指导深度补全网络处理置信度和非指导稠密深度地图，获取指导稠密深度地图；运动残差网络处理指导稠密深度地图、图像和相机运动位姿，获取平移残差矩阵；损失函数训练指导深度补全网络，获取指导深度补全网络训练模型；损失函数训练运动残差网络，获取运动残差网络训练模型。应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116523745A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310413240.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T3/40 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06Q10/0639 , G06F111/04
Abstract: 本发明是一种基于扩展点线特征的自然图像拼接方法。本发明涉及图像拼接技术领域，本发明通过区域线段连接的方法对图像中的直线进行几何运算，从而尽可能保存图像重叠区域的线特征。然后利用匹配的线特征生成点特征，对匹配点进行补充，优化图像预对齐，并尽可能保留图像的几何形状特征。最后通过匹配的点线特征进行图像预对齐、单应性矩阵估计和网格化变形等一系列操作，实现图像拼接。实验表明本发明的方法对具有明显几何形状的复杂图像拼接具有明显优势，相较现有的方法Ddis最大提升28.8％,Ddir最大提升63.2％。
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