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公开(公告)号：CN118816850A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410786193.1
申请日：2024-06-18
Applicant: 浙江工业大学 , 衢州市浙工大生态工业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉及超宽带的无人机协同定位方法，首先采集惯性导航信息和视觉信息，获得本机在世界坐标系下的视觉位置信息，然后在时间滑动窗口内通过小时间段线性拟合得到视觉位置对应的斜率参数；再构建漂移误差模型以及对应的非线性优化模型，根据本机超宽带测距信息、光流信息和视觉位置信息，以及获取到的其他无人机的宽带测距信息、光流信息和视觉位置信息，以及视觉位置对应的斜率参数，对非线性优化模型进行求解，得到漂移误差模型的参数；最后将本机视觉位置信息带入漂移误差模型，计算得到无人机的真实位置。本发明基于UWB和视觉的融合方案，实现了多无人机协同的精准定位。
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公开(公告)号：CN117144573A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311330173.5
申请日：2023-10-13
Applicant: 浙江工业大学 , 金华市浙工大创新联合研究院
Abstract: 本发明属于速度规划技术领域，公开了一种基于FPGA的改进SpTA速度规划方法，本发明根据送料时间占空比、针梭轴的速度、旋转轴的运动时间来对针梭轴进前瞻速度规划，从而计算得到理想送料时间，并且对理想送料时间进行修正，可以更好的对旋转式模板缝纫机的送料机构进行速度规划，降低拖针和断针的情况，从而提高旋转式模板机的可靠性和缝纫质量。
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公开(公告)号：CN110001840B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910183747.8
申请日：2019-03-12
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B62K11/00 , B60L15/20 , G01S15/08 , G01S15/931
Abstract: 一种基于视觉传感器的多种路况下的两轮自平衡车运动控制方法，包括以下步骤：1)检测稳定可控角θ'，确定一个采样周期T内的倾角值θ(θ1，θ2，θ3,…,θn)，当|θn|>θ'时，引入新的平衡控制模型以达到平衡；2)判断前方是否有斜坡，返回到斜坡的距离l1(l11,l12,l13,…,l1n)；3)得到左右两侧车轮离斜坡的距离分别为l2(l21,l22,l23,…,l2n),l3(l31,l32,l33,…,l3n)；4)，若l2n≠l3n，引入新的转向环控制模型，直到l2n＝l3n，再与l1n对比，直到l3n＝l2n＝l1n，将当前车体中轴所对的位置置为标记点；5)当再次经过斜坡时，以标记点为中心，在左右两侧间隔固定距离d选取上坡位置，多次采样后，得到高质量的标准斜坡图像。本发明在不同路况下通过引入新的运动控制模型，能有效地提高视觉传感器对图像采集的质量和效率，提高了系统的可靠性，提高了定位导航及地图构建的精度。
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公开(公告)号：CN110020657A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910035429.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种裁床的位图轮廓坐标提取方法，包括如下步骤：1)将设计位图灰度化；2)灰度图像二值化；3)将二值图像去噪,保证轮廓信息的正确性，避免噪音的干扰；4)使用Canny算子将去噪后的图像提取轮廓，得到切割轮廓的所有节点；5)初步剔除掉得到的轮廓中不需要进行切割的轮廓，并将确定为闭合轮廓的非闭合轮廓拼接起来；6)剔除掉轮廓中处在同一条直线上的冗余节点，在不影响切割效果的情况下提高了切割速度，重复步骤6)，直至剔除掉所有的冗余节点；7)去除掉内轮廓中包含的轮廓，去除掉得到的所有轮廓中不需要切割的轮廓。本发明在极大程度上还原了原图的轮廓信息，保证了切割精度，并提高了切割的工作效率。
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公开(公告)号：CN110001840A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910183747.8
申请日：2019-03-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于视觉传感器的多种路况下的两轮自平衡车运动控制方法，包括以下步骤：1)检测稳定可控角θ'，确定一个采样周期T内的倾角值θ(θ1，θ2，θ3,…,θn)，当|θn|>θ'时，引入新的平衡控制模型以达到平衡；2)判断前方是否有斜坡，返回到斜坡的距离l1(l11,l12,l13,…,l1n)；3)得到左右两侧车轮离斜坡的距离分别为l2(l21,l22,l23,…,l2n),l3(l31,l32,l33,…,l3n)；4)，若l2n≠l3n，引入新的转向环控制模型，直到l2n＝l3n，再与l1n对比，直到l3n＝l2n＝l1n，将当前车体中轴所对的位置置为标记点；5)当再次经过斜坡时，以标记点为中心，在左右两侧间隔固定距离d选取上坡位置，多次采样后，得到高质量的标准斜坡图像。本发明在不同路况下通过引入新的运动控制模型，能有效地提高视觉传感器对图像采集的质量和效率，提高了系统的可靠性，提高了定位导航及地图构建的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629478A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810217179.4
申请日：2018-03-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于模拟退火粒子群混合算法的服装剪裁分床方法，旨在通过分析并建立服装剪裁生产过程的数学模型，以剪裁过程中布料利用率最高为优化目标函数，利用混合算法对它进行不断寻优，确定在一定床数下的最优参数组合。把模拟退火算法的思想引入到粒子群算法中，可使各粒子并行搜索可行解，在模拟退火过程中可按照Metroplis规则有选择性地接受或拒绝各粒子的新状态,并利用模拟退火算法的概率突跳特性跳出局部最优，同时又利用粒子群算法的快速收敛性，增强算法的全局收敛性，最终收敛于优于标准粒子群的全局最优解。本发明能快速获得服装剪裁分床方法中的最优参数组合。
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公开(公告)号：CN118410723B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410866481.8
申请日：2024-07-01
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/042 , G06F18/2413 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于寿命预测技术领域，具体涉及一种可解释旋转机械全寿命周期服役性能退化评估方法。采用多源传感器监测旋转机械的设备随机退化过程，获取原始数据，采用小波包分解和最大‑最小归一化对原始数据进行预处理；通过KNN对选中的多源传感器构建网络拓扑图，采用GCN将预处理后的原始数据聚合成一维复合健康指标；构建随机退化模型，计算预测剩余寿命和预测剩余寿命的方差；构建以设备剩余使用寿命的预测误差、预测不确定性为中心的损失函数，通过Adam优化器自动更新随机退化模型的参数至算法收敛，得到退化评估结果。本发明在数据模型交互框架的模型层面，通过改进的包含多重不确定性的线性维纳过程来对随机退化过程进行优化建模。
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公开(公告)号：CN117584118A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311453300.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明属于机械臂领域，公开了一种码垛机器人的工作空间确定方法，提出了关节运动和笛卡尔运动时，机械臂末端运动范围的计算方法，对于同一构型的码垛机械臂，给出关节角度和臂长，便可计算出相应的关节和末端的运动范围，该方法计算简单且省时，易于编程实现，同时考虑了机械结构的约束，保证了人和设备的安全。然后计算了末端夹持有货物的情况下而引起的运动范围的变化。最后，基于求解出的运动范围，计算末端在某一高度下的两个同心圆组成的圆环，用该圆环和机械臂第一关节确定的锥形区域取交集，然后遍历所有的高度，获得整个码垛机器人的工作空间。
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公开(公告)号：CN117055342A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310890107.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置，首先确定手套机所能允许的最大位置误差阈值，并采集主轴机头在不同工作参数下的横移时间和位置误差，从而建立数据样本库；然后，建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，以及建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型，并基于数据样本库对所建立第一和第二数学回归模型进行拟合，得到拟合度最高的第一和第二数学回归模型；最后采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数。本发明对手套机工作参数进行优化，提升了手套机生产效率。
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公开(公告)号：CN116880190A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310873806.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于抗干扰技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习干扰估计器的高性能抗干扰方法。该控制器包括：输入信号内模、状态反馈控制器、等价输入干扰估计器和状态观测器，所述等价输入干扰估计器，用于对控制系统总和扰动进行估计，通过在系统控制输入中加入对扰动估计的补偿，可有效主动抑制系统总和扰动影响，所述滤波器采用深度Q网络学习调整增益，可改变系统控制性能从而自适应调整扰动估计和噪声衰减能力。本发明通过深度强化学习方法在时变扰动及不确定测量噪声环境下自动学习滤波器增益，针对突变扰动可快速重构扰动信号，在慢变扰动时可有效抑制噪声放大，从而有效提高运动控制系统的综合性能，进而实现机械加工过程中的高精控制。
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