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公开(公告)号：CN117272037A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311304378.6
申请日：2023-10-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2136 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，公开了棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备，构建方法包括：获取脑电信号；对脑电信号进行分割，得到棘波脑电信号段；对棘波脑电信号段进行脉冲编码，得到脉冲序列；基于脉冲序列以及神经元动力学机制构建初始神经元模型；基于神经元突触内部可塑性调节机制，对初始神经元模型进行更新，构建自适应神经元模型；基于自适应神经元模型，构建脉冲神经网络，脉冲神经网络用于对脉冲序列进行特征映射；基于神经元突触内部可塑性调节机制，对脉冲神经网络进行更新，得到目标棘波识别模型。该目标棘波识别模型，兼顾兴奋性神经元和抑制性神经元，保证脉冲神经网络特征映射的合理性，提高识别非侵入可溯型癫痫样棘波的准确性。
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公开(公告)号：CN117056713A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311008837.6
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2136 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/049 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B5/372 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及医疗技术领域，公开了棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备，包括：获取脑电信号；对脑电信号进行分割，得到棘波脑电信号段；对棘波脑电信号段进行稀疏脉冲编码，得到稀疏脉冲序列；设置时间步长，基于时间步长，对稀疏脉冲序列进行权重分配，得到脉冲耦合序列；基于神经元模型，对脉冲耦合序列进行特征映射，构建脉冲神经网络；基于神经元突触学习机制，对脉冲神经网络进行更新，得到目标棘波识别模型，本发明通过选用稀疏脉冲编码，将脑电信号编码为稀疏脉冲序列，在稀疏脉冲编码的基础上，耦合运用不同类别编码，更新脉冲神经网络，得到更为理想且通用的目标棘波识别模型，提高了可溯型癫痫样识别精度。
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公开(公告)号：CN113525717B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110847847.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B64G1/16 , B62D57/028 , B60W30/18
Abstract: 本发明提供了一种轮腿式移动机器人蠕动的控制系统及其控制方法，涉及机器人控制技术领域。该控制系统包括速度传感器、比较器、微分器、模糊控制器、保留器、下一级控制器、驱动车轮和制动车轮。该控制方法的步骤为：首先，通过采集信号并计算获得机器人制动车轮的线速度误差和线速度误差变化率，将制动车轮的线速度误差和线速度误差变化率输入到模糊控制器中，模糊控制器输出驱动轮和制动轮滑转率的调节增量，经保留器与上一次滑转率值相加迭代并将最终滑转率目标值输入到下一级控制器中，进而调整驱动轮和制动轮转速达到目标滑转率。通过采用本方法，能充分利用制动轮后退阻力，降低机器人车体蠕动对驱动轮牵引力和转速要求，减少车体后退，提高行驶效率，从而达到降低能量消耗的目的。
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公开(公告)号：CN116256972A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211508724.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于足式机器人驾驶操控技术领域。本发明公开了一种六足机器人人机指令组合优选方法，解决了六足机器人驾驶过程中驾驶员和机器人决策指令优选分配的问题。本发明所述的一种六足机器人人机指令组合优选方法，将驾驶员的决策指令和六足机器人的决策指令之间的分配方案作为有限状态机的状态，当六足机器人在行驶过程中稳定裕度、能量消耗和碰撞次数的约束条件超出设定的阈值时会触发状态转移，并对状态转移过程中增加转移概率来提高状态转移的灵活性。本发明能够实时的获取驾驶员与机器人之间的最优驾驶指令组合，有效的提高六足机器人的行驶性能和面对突发状况的适应性。
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公开(公告)号：CN115453914B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211277205.5
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑海浪干扰的无人艇回收分布式决策仿真系统，完成海洋作业中母船对无人艇的自动回收任务。首先，搭建无人艇回收任务所需的仿真环境；基于DuelingNetwork算法设计决策模块，并针对应用场景优化神经网络结构，使决策模块具有短时记忆功能；实现分布式通信机制，将决策模块置于服务器端，环境模块置于客户端；最后，启动服务器与客户端程序，控制无人艇抽象的智能体完成回收任务。该系统针对实际复杂海况，设计模拟物理交互的仿真环境；采用深度强化学习算法，使得AI控制器应对复杂场景时，具有更强的鲁棒性，且让模型具有迁移学习能力；分布式通信机制将训练与控制独立运行，便于实现离线训练，同时可以实现远程控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113733105A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111207273.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于人的意图识别的协作机械臂模糊变导纳控制系统及方法，本发明控制方法包括以下步骤：S1、采集协作机械臂末端运动信息及人机交互力信息，将合作者对协作机械臂的拖拽牵引意图依据人机交互力与机械臂速度信息分为五种情况。S2、将人机交互力信息及机械臂速度信息作为输入，导纳控制中的阻尼系数作为输出，依据人的意图与阻尼系数特性建立模糊规则，实现阻尼系数的自整定，并按比例实时改变惯性系数。S3、采用递推最小二乘法在线识别人手臂刚度，利用二阶系统临界阻尼条件实时改变阻尼系数的取值范围。本系统及方法将人的意图识别与刚度识别构建于基于速度的导纳控制框架中，使导纳参数可以随外界环境信息实时改变，能够提升物理人机交互系统的安全性、柔顺性和智能性，实现协作机械臂的柔顺控制。
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公开(公告)号：CN113344967A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110630592.5
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种复杂背景下的动态目标识别追踪方法，属于空间在轨服务领域。包括步骤：利用深度相机采集动态目标运动区域视频数据，将视频数据分离成按时间顺序存储的图像数据和语音数据，利用改进的动态目标检测方法来处理图像数据，并用最小矩形框标注出此帧图像的候选边界框区域；利用标注出的边界框区域进行动态目标的特征提取、图像分割、类别确定和边界框回归修正；利用检测到的动态目标的类别以及深度相机测定出的位置、深度数据来获取目标的质心，将每次获取到的质心连成一条运动轨迹，利用运动轨迹预测动态目标运动状态，实现机械臂实时抓取动态目标。本发明计算量小，运算速度快，机械臂抓取动态目标实时性好、成功率高。
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公开(公告)号：CN108008720B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201711039459.2
申请日：2017-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制及方法。轮式移动机器人应用领域宽广，其复杂的结构和控制方法一直吸引着众多研究者的广泛关注，对于各领域应用的轮式移动机器人，轨迹跟踪控制是其主要技术之一。一种轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制及方法在双幂次趋近律中引入一指数项形成快速双幂次趋近律，提高了轮式移动机器人在轨迹跟踪时趋向于滑模面的速度和抗干扰能力。用Lyapunov函数证明其稳定性，确保轮式移动机器人全局稳定，结合由轮式移动机器人位姿误差设计的切换函数得到轮式移动机器人的轨迹跟踪控制律。本发明应用于轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN108791560B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810497737.7
申请日：2018-05-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B62D57/032
Abstract: 一种可协同调控多足机器人的单腿操作和机体平移的遥操作系统及控制方法，涉及多足机器人在面对障碍环境时，一种可维持机体稳定裕度且最大限度提升机器人环境交互能力的遥操作方式。本发明所述多足机器人的遥操作系统提出了可协同控制单腿操作和机体平移的遥操作方案，建立耦合作用下的整机运动学模型及可操作腿的动力学模型，设计机体层和单腿层的遥操作子系统，采用多自由度耦合的绝对稳定性准则对机体层控制律参数进行求解，基于非线性力观测器以及自适应鲁棒控制器对单腿层控制架构进行改进。所提出控制方法能够保证多足机器人在障碍环境下产生稳定的遥操作系统，满足跟踪精度的同时兼具良好的力透明度。本发明适用于多足机器人的遥操作领域。
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公开(公告)号：CN112015088A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010945877.3
申请日：2020-09-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04 , G05B9/03 , G05D1/08 , B62D57/032
Abstract: 本发明涉及一种关节锁定故障的六足机器人容错运动规划方法。目前，足式机器人具有更好的地形适应性，然而，当机器人在远程工作时，执行器的故障是一个严重的问题。一种关节锁定故障的六足机器人容错运动规划方法，其组成包括：六足机器人本体，所述的六足机器人本体由机体(1)和六条腿(2)组成，机体采用正六边形结构，六条腿包括一号腿(2-1)、二号腿(2-2)、三号腿(2-3)、四号腿(2-4)、五号腿(2-5)和六号腿(2-6)，其中跟关节(3)为旋转关节，连接机体与基节，髋关节(4)为一级俯仰关节，连接基节与大腿，膝关节(5)为二级俯仰关节，连接大腿与小腿。本发明应用于关节锁定故障的六足机器人容错运动规划方法。
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