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公开(公告)号：CN101596101A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910088914.7
申请日：2009-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F3/01 , G06N3/02
Abstract: 一种依据脑电信号判定疲劳状态的方法，采用导脑波仪进行脑电信号实时采集，使用数个导脑电仪，连接电极，进行脑电信号实时采集；包括：运行PC机与脑波仪接口程序；利用VC++编写Windows平台下与脑电图仪可视化接口程序，实现数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；对采集到的数据进行预处理；采用FIR滤波器对数据进行0－30Hz低通滤波，以去除工频噪声以及外部干扰；采用盲源分离方法对经过滤波的脑波进行分解，获得混合信号的各个成分，包含有眼电图、左右脑脑电图；对所得到的左右脑脑电图进行快速傅里叶变换，从时域信号转换到频域信号；求出脑电图波中α、β、θ、δ波的能量；对多层感知器BP神经网络进行分类。具有直接、快速的特点。
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公开(公告)号：CN101515200A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910081432.9
申请日：2009-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法，使用VC++编写视觉刺激器界面用于诱发脑电信号，使用16导采集设备采集脑电信号VEP，将采集的脑电信号经过脑电放大器放大及A/D转换，输入计算机中，并以信号电压幅值形式在存储器中存储；采用B样条双正交小波方法提取脑电特征信号并通过BP神经网络的自学习能力进行分类识别并输出相应结果；包括：利用CPU时间戳设计精确定时的视觉刺激器；对并口的输出脉冲进行响应，采集设备采集脑电信号VEP；对采集的信号进行预处理；采用B样条双正交小波方法对脑电信号进行特征提取；采用BP神经网络对特征量进行分类；该方法的优点是采用BP神经网络有利于提高视觉诱发电位的信噪比和识别率。
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公开(公告)号：CN1887536A
公开(公告)日：2007-01-03
申请号：CN200610088991.9
申请日：2006-07-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明涉及一种具有初级智能行为的沃特龟，属于机器人领域。包括由两个驱动足(2)、一个转向足(1)、四个红外传感器(5)、两个光敏电阻(3)和单片机ATMEGA16L，红外传感器(5)分别位于壳体的前、后、左、右。两个光敏电阻(3)分别位于壳体前部左右两侧。四个红外传感器(5)、两个光敏电阻(3)分别与单片机ATMEGA16L连接，四个红外传感器(5)用于检测障碍物，光敏电阻(3)用于检测光强，单片机ATMEGA16L根据红外传感器(5)、光敏电阻(3)输入的信号控制电机，进而控制驱动足(2)。本发明给常规的自动机器赋予智能的行为，可用于人工智能开发学习的载体，也可作为一种新型的智能玩具。
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公开(公告)号：CN117557957A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311529518.X
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的机场场面航空器目标检测方法，本方法基于传统YOLOv5目标检测网络结构，加入可以融合丰富的上下文信息的CoT模块；其次融入了混合注意力机制，重点关注图像中更为重要的前景目标；再次，添加多尺度特征融合模块，在特征融合网络中增加大尺度的目标检测层，增强对微小目标的检测能力；最后通过与传统YOLOv5目标检测网络结构对比并进行消融实验，结果表明本发明有效提升了网络模型的检测效果，能够实现复杂机场场面背景下航空器的实时性检测。
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公开(公告)号：CN115723125A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211350644.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂重复操作运动规划方法。所述方法包括：依据D‑H描述法确定机械臂D‑H参数并构建机械臂的D‑H模型；采用逆运动学算法确定机械臂在关节空间的起始状态和目标状态；采用高斯混合模型对路径库进行学习并构建自适应采样器以提高随机采样效率；将先前任务对搜索空间的探索(经验)保存在一张经验图中，用图搜索算法从过去经验中检索局部有用经验从而加速后续规划问题求解。本发明提出的运动规划方法可以从过去成功的规划中学习经验，够节约搜索时间、提高机械臂重复操作任务的执行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111645093B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010438350.1
申请日：2020-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种用于遥操作的力觉反馈数据手套，属于人工智能与人机交互领域。本发明将应变片式弯曲传感器与微型气缸相结合，组成应用于虚拟操作以及遥操作的具有力反馈的数据手套。通过固定于手指背部的弯曲传感器测量人手各个手指关节实时运动的弯曲角度，然后将采集信息应用指尖映射算法，经过正逆运动变换实现远端机械手与主端操作手的运动映射。再通过将从端机械手的力觉信息转换为输入至于掌心的微型气缸的气压值，经过对微型气缸冲气从而实现力觉反馈。本发明大大降低了传统数据手套的成本，同时实现了主端操作手与从端机械手的力觉反馈，大大增加了人机交互系统的实时性与交互性。
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公开(公告)号：CN112937721A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110415227.2
申请日：2021-04-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: B62D57/032 , G05D1/08 , G05D1/02 , G06F30/15 , G06F30/20
Abstract: 一种七连杆双足机器人的搭建以及基于ZMP和CPG的混合控制方法，属于人工智能与机器人控制领域。本发明设计了一款小型双足机器人，包含控制模块、驱动模块、传感器模块、电源模块，其具有开源性强，可以自己搭建底层驱动，可以充分进行环境感知的特点，并基于该机器人提出了一种ZMP和CPG的混合控制方法。通过机器人的压力传感器模块测量并计算得出机器人的零力矩点，将实际零力矩点与预期零力矩点的偏差，作为补偿反馈给开环的CPG控制当中，实现系统的闭环控制，增加行走稳定性。本发明能够让双足机器人具有更强大的开源性以及环境感知能力，并且其混合控制方法可以使机器人在避免巨大计算量的前提下实现机器人行走系统的闭环控制。
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公开(公告)号：CN111645093A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010438350.1
申请日：2020-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种用于遥操作的力觉反馈数据手套，属于人工智能与人机交互领域。本发明将应变片式弯曲传感器与微型气缸相结合，组成应用于虚拟操作以及遥操作的具有力反馈的数据手套。通过固定于手指背部的弯曲传感器测量人手各个手指关节实时运动的弯曲角度，然后将采集信息应用指尖映射算法，经过正逆运动变换实现远端机械手与主端操作手的运动映射。再通过将从端机械手的力觉信息转换为输入至于掌心的微型气缸的气压值，经过对微型气缸冲气从而实现力觉反馈。本发明大大降低了传统数据手套的成本，同时实现了主端操作手与从端机械手的力觉反馈，大大增加了人机交互系统的实时性与交互性。
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公开(公告)号：CN109993073A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910191967.5
申请日：2019-03-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Leap Motion的复杂动态手势识别方法，属于人工智能与人机交互领域。本发明将静态手势识别与连续轨迹识别用复杂动态手势识别中，通过体感传感器捕捉示用户示教过程中的手部信息，采用支持向量机与基于表示学习的特征向量提取方式进行静态手势学习，对示教过程中的静态手势均标记为指令状态。对处于指令状态下的静态手势，提取各手指远端骨顶点与手掌中心点的信息，生成连续的动态轨迹信息进行学习。对复杂动态手势可以逐帧分解，判断是否为指令手势后，进行识别指令。本发明大大提高了对动态手势识别的准确度，降低了对动态手势的复杂度的要求，并且基于视觉采集设备使人机交互的过程更加友好，更加自然。
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公开(公告)号：CN105629985B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201610166707.9
申请日：2016-03-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 室内四旋翼无人机360°三维避障系统，属于控制科学与控制工程领域。针对四旋翼无人机在进行室内巡航，抢险救灾等任务下由于室内环境相对复杂、GPS信号较弱且不易部署外设给四旋翼无人机带来的飞行问题，设计四旋翼无人机360°三维障碍物检测及避障决策装置。以STM32f103为核心处理器，通过合理配置超声波传感器的数量和位置搭建采集周围环境信息的模型实现三维障碍检测。该避障决策系统在四旋翼无人机执行航行任务时，将采集到的障碍距离值经过卡尔曼滤波处理后分方向进行数据融合，将融合后的数据通过模糊逻辑算法进行避障决策，并将避障决策通过串口发送给飞行控制器，之后由飞行控制器来控制无人机的飞行姿态完成避障任务。
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