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公开(公告)号：CN112405519A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910785761.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种上下料机器人运动轨迹规划方法，包括如下步骤：根据上下料机器人的结构，获得其D‑H参数信息；机器人上料阶段采用五次多项式进行关节空间中上料轨迹规划；机器人下料阶段，设机器人的抓取点为A、抬高点为B、降落点为C、放置点位D，从A到B、C到D为机器人做上升或下降的垂直运动，只有机器人末端执行器的Z轴坐标发生变化，其各点对应的各关节角通过机器人逆运动学求解；BC段是机器人下料阶段的主要部分，对其使用七次多项式插值进行轨迹规划；根据上述步骤确定的机器人各关节角位移，确定上下料机器人的运动轨迹。本发明通过五次、七次多项式插值得到的曲线光滑、连续，提高了机器人上下料作业运动的平稳性。
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公开(公告)号：CN111325112A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010077631.9
申请日：2020-01-31
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度门控循环单元神经网络的刀具磨损状态监测方法，包括：利用传感器实时采集刀具加工过程中产生的振动信号，经小波阈值去噪后输入一维卷积神经网络中进行单个时间步时序信号局部特征提取，然后输入改进的深度门控循环单元神经网络CABGRUs中进行时序信号时间序列特征提取，引入Attention机制计算网络权重并对其进行合理分配，最后，将不同权重的信号特征信息放入Softmax分类器对刀具磨损状态进行分类，避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性；同时有效解决了单卷积神经网络忽略时序信号前后关联问题，通过引入了Attention机制提高了模型的准确率。因此，本发明具有提高刀具磨损状态监测的实时性和准确性的特点。
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公开(公告)号：CN109145782A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810876821.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: G06K9/00617 , G06K9/3233 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于界面任务的视觉认知差异研究方法，包括以下步骤：（1）选取界面并进行区域划分处理，设定眼动行为数据指标，建立有效指标差异测试模型，并将界面区域划分元素与用户行为指定任务序列一一对应；（2）根据用户群体特征，将用户年龄区间进行合理的年龄断层划分，将处理后的界面呈现给不同的被试年龄组，利用李克特量表记录不同被试年龄组的被试者对测试材料的评价；使用眼动跟踪设备记录不同被试年龄组的被试者的眼动行为数据，最后基于有效指标差异测试模型对不同被试年龄组的被试者的眼动和心理主观打分汇总，并数据处理与分析，得出跨年龄层用户视觉认知模式上的差异。本发明能反馈用户认知差异性，优化界面交互体验。
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公开(公告)号：CN109064029A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810878216.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06F8/38
Abstract: 本发明公开了一种基于认知特性的信息界面布局美度评价方法，包括以下步骤：首先根据视觉信息加工过程和视觉注意原理构建信息界面“布局—认知”的映射关系，其次结合软件工程领域的质量评估模型的构建逻辑，推导度量指标并建立信息界面布局美度评估模型，最终利用层次分析法计算各度量指标的权重，构建信息界面美度的综合评价方法。本发明具有较高的通用性，并且为信息界面布局的优化提供了一套客观量化的评价方法的特点。
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公开(公告)号：CN108266620A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810115047.0
申请日：2018-02-06
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种拆卸式的高度可调机床，包括机床本体（1）、支撑平台（2）、支撑竖杆（8），该支撑平台（2）上方设有机床本体（1），其特征在于：所述支撑平台（2）包括桌面板A（21）、桌面板B（22）,桌面板A（21）和桌面板B（22）端部设有相互配合的限位条（23）和凹槽（24），桌面板A（21）和桌面板B（22）在限位条（23）和凹槽（24）处设有贯穿通孔（25），加固件（4）位于贯穿通孔（25）内；桌面板A（21）和桌面板B（22）下端面活动连接；桌面板A（21）和桌面板B（22）分别通过其上的预留孔（7）与固定板（5）活动连接,固定板（5）下方设有支撑竖杆（8）。本发明能够拆卸，且高度可调。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107647591A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201711134397.3
申请日：2017-11-16
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: A47B3/14 , A47B1/04 , A47B9/14 , A47B13/06 , A47B13/081 , A47B13/088
Abstract: 本发明公开了一种新型组合式折叠桌椅，包括桌面（1）、桌面支撑架（2）、椅面（3），其特征在于：所述椅面（3）安装在由前支架连接杆（4）、前支架滑动杆（6）、前支架支撑杆（10）、后支架连接杆（7）、后支架支撑杆（8）组成的椅面支撑架上，桌面支撑架（2）底端与前支架支撑杆（10）通过连接件（11）可活动连接，前支架支撑杆（10）另一端套装有前支架滑动杆（6），前支架滑动杆（6）的另一端与前支架连接杆（4）活动连接，椅面（3）底部可旋转地装有前支架连接杆（4）和后支架连接杆（7），后支架连接杆（7）可伸缩地套装在后支架支撑杆（8）内。总之，本发明结构合理、面积可调，适合家居休闲的推广使用。
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公开(公告)号：CN107330480A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710532593.X
申请日：2017-07-03
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: G06K9/6835 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种手写字符计算机识别方法，其特征在于：基于二次卷积神经网络结构模型，该模型有9层：包括输入层、5个由卷积层和池化层交错构成的隐含层、全连接层、输出层，其中全连接层之后具有一个Dropout层，具体步骤包括：预训练滤波器、输入用于训练的图片数据集、使用Relu激活函数，输出特征向量等。本发明具有能加快收敛速度，解决过拟合问题，减少累积误差，提高识别率的特点。
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公开(公告)号：CN119973993A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510232858.9
申请日：2025-02-28
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明的基于深度强化学习的机器人抓取方法及系统，包括：安装机器人、深度相机，初始化环境模型，构建马尔可夫决策模型；设定机器人的控制方式，结合环境，确定所述状态空间、动作空间；基于融合双重回放缓存机制的深度强化学习算法，为机器人抓取任务提供改进的深度强化学习控制策略；制定训练策略，目标是找到最优策略，使得机器人在完成抓取动态物体任务之后获取到最大奖励总和；在强化学习中，通过双重回放缓存机制，机器人能够更高效地从经验中学习；训练改进的深度强化学习控制策略，部署到机器人，进行机器人抓取移动物体的任务。本发明具有在非结构化环境下机器人移动抓取自主决策能力强、环境适应性高、学习效率高的特点。
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公开(公告)号：CN118760160A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410829696.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，步骤包括：初始化环境模型，确定障碍物数量与位置，确定机器人数量与出发位置，设置每台机器人的任务目标位置；确定优先区域：根据特殊任务需求指定编号区域为任务优先完成区域；利用A*算法为每台机器人规划路径；冲突检测；根据划分的任务区域等级，确定指定任务区域为优先处理区域，设置区域优先冲突消解策略；对剩余机器人进行路径规划，并将已经规划的路径作为后续机器人规划中的约束；将生成的路径整合，输出最终多机器人路径。本发明能够使多机器人在充满障碍物的环境中，通过区域优先策略，高效地规划出一条无冲突的路径。
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公开(公告)号：CN114612770B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210277747.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的物品检测方法，包括：步骤一：对样本图像进行处理；步骤二：构建目标检测网络模型：该目标检测网络模型以RFBNet网络为基础，首先采用双线性插值方法对RFBNet网络的卷积层Conv7、卷积层Conv9_2的特征图扩大到与卷积层Conv4_3特征图相同的尺寸，然后利用concat通道拼接方式进行特征融合，最后通过加入基于通道注意力机制的挤压激励SE模块；步骤三：训练目标检测网络模型；步骤四：使用目标检测网络模型进行检测，得到检测结果。本发明具有能够满足实时性的前提下，提高小目标物品检测精度的特点。
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