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公开(公告)号：CN107168298A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710532356.3
申请日：2017-07-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0243 , G05B2219/24065
Abstract: 本发明公开了一种梯形图动态解析方法，其特征在于：基于二维链表的梯形图存储结构，该结构包括分别存储梯形图的梯级和指令元件的梯级链表和指令元件节点链表，梯级链表为单向链表、指令元件节点链表为双向链表，其详细步骤如下：从上到下，从左至右扫描梯级，根据梯形图中指令元件间运算的逻辑关系，两个指令元件间如果是串联关系，以AND节点为它们父节点；两个指令间如果是并联关系，定义它们的父节点为OR节点。本发明能将梯形图转化为二维链表数据结构存储，将梯形图程序转换为以指令为叶节点，串并联关系为父节点的逻辑二叉树的中间形式，具有简单、高效的特点。
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公开(公告)号：CN118628336A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410724506.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明的一种基于残差网络的图像风格迁移方法，首先分别建立蜡染内容图像数据集，刺绣风格图像数据集；输入要优化的内容图像、风格图像；编码器使用卷积神经网络VGG19进行构建，采用高宽缩减4倍的方式进行特征提取，对内容图像特征图、风格图像特征图进行特征融合计算，使用多尺度变换MST一致的融合方式；利用特征融合之后的特征图输入解码器进行图像重建生成；进行损失函数定义，根据由内容损失、风格损失、拉普拉斯损失合并计算获得的总的损失，通过优化器对损失进行求导与更新，从而对解码器的参数更新，并利用网络前向推理，获取相应的最终风格迁移图像。本发明能在快速的图像风格迁移中，获取良好图像质量的特点。
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公开(公告)号：CN118552618A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410707431.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种基于卷积神经网络的抓取位姿生成方法，包括：确定抓取位置的表示方法，对原有数据集进行数据增强处理，构建基于卷积神经网络RS‑ConvNet的最优抓取位姿生成网络模型，采用所述增强数据集进行基于卷积神经网络RS‑ConvNet的最优抓取位姿生成网络模型的训练，将相机获取到的图像输入到训练好的基于RS‑ConvNet的最优抓取位姿生成网络模型中进行预测，获取最优抓取位姿后，通过坐标变换，让机械臂执行抓取动作。本发明具有好的准确率和较高的检测速度，满足零售环境下对于非规则商品的抓取精度和抓取速度要求，能实现机器人稳定高效的抓取。
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公开(公告)号：CN116985121A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310860457.9
申请日：2023-07-13
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的机械臂路径规划方法，包括：确定并处理搜索空间和障碍物，将搜索空间均匀划分为体积相等的小采样空间；计算各个小采样空间的采样概率；将划分后的小采样空间，设定为三个搜索空间，采用基于BP神经网络的各阶段采样节点数量预测方法，在获取随机地图后自动计算出该地图所需要的三个搜索空间区域中的采样节点数量；以输出采样节点数作为采样节点数量阈值，以搜索空间的采样概率作为搜索区域中各空间节点采样概率，在三个搜索空间进行节点采样，到达目标点后，输出规划的路径节点。本发明具有能降低计算时间，提高采样效率和路径寻优效率的特点。
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公开(公告)号：CN116533249A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310657299.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明的一种基于深度强化学习的机械臂控制方法，包括以下步骤:设计伺服控制器，搭建机械臂视觉伺服系统，训练自适应伺服增益DDPG模型：搭建DDPG训练环境，设置DDPG训练参数并完成DDPG模型训练；设定并获取机械臂抓取到目标物时的期望图像，并提取期望特征；获取当前目标图像，提取当前特征；采用扩展卡尔曼滤波方法估计深度值，代入计算图像雅可比矩阵广义逆矩阵，同时将期望特征与当前特征运算得出图像特征误差e；根据机械臂视觉伺服系统当前状态，采用训练好的基于深度确定性策略梯度DDPG的自适应伺服增益算法，确定伺服增益值；通过设计的伺服控制器对机械臂进行伺服控制。本发明具有稳定性更强、鲁棒性更高、收敛速度更快的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113858210B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111285348.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合算法的机械臂路径规划方法，其特征在于：首先初始化树节点并不断检测当前节点和障碍物之间的距离，若检测到当前节点与障碍物之间的最小距离大于两倍的步长时，则说明当前节点附近没有障碍物，采用改进的人工势场方法进行快速拓展，若检测到当前节点与障碍物之间的最小距离小于两倍的步长的时，则采用改进的RRT算法，充分利用RRT算法高效的避障能力，重复上述步骤直至到达目标点。该混合算法可以有效地提高路径搜索效率，解决人工势场法存在的当起始点存在障碍物时斥力很大造成路径曲折和当目标点有障碍物的时候目标不可达的现象，同时该混合算法也解决了改进的RRT算法存在的当障碍物较多时效率大幅较低的现象。
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公开(公告)号：CN113084811B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110389354.X
申请日：2021-04-12
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂路径规划方法，其特征在于：首先，引入目标搜索，对传统RRT算法进行改进，并使用改进后的RRT算法进行全局路径规划；其次，分别以斥力势场范围为阈值和机械臂末端执行器至末位置点影响修正引力函数和斥力函数，改进人工势场法，使用改进的人工势场法对局部路径进行优化；然后，使用三次B样条曲线对路径进行平滑处理并得到最终路径。本发明利用RRT算法的概率完备性规划全局路径，利用了人工势场法的有向性对RRT算法进行了补充，同时，RRT算法也为改进算法的避障能力提供了有效保证。总之，本发明在机械臂路径规划中能有效地获得最优路径规划，且规划效率高。
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公开(公告)号：CN109166180B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201810877498.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明公开了一种心智模型驱动下的VR系统用户体验设计方法，包括下述步骤：（1）首先提取用户需求，设计者依据领域知识解构VR体验设计的要素节点，采用树状图的形式分详细分析体验设计中的各层级要素；（2）接着利用卡片分类法分别构建用户与设计者的心智模型，然后采用路径搜索法来测量两者模型的相似性，确定具体的差异要素；（3）根据其差异性，采用宏观心智模型中的行为亲和图分析体验设计的流程和功能，从整体上分析系统功能与体验设计中的要素，最终引导设计者设计出符合用户需求的体验系统。本发明能最大程度地缩小设计者和用户的认知差异，引导设计者设计出符合用户需求的体验系统，提高系统的可用性。
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公开(公告)号：CN109086526B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201810878219.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/10 , G06T11/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分层形状文法的民族纹样设计方法，包括以下步骤：（1）选取一个民族纹样，根据形状文法提取其组成的形状及形状规则，引入图层，根据纹样形状特征进行分层，形成分层形状文法；将分层后的形状和规则运用分层形状文法进行纹样的演变推理，生成大量不同形状，连接各个形状节点，生成形状衍生树；（2）制定约束条件和目标，采用执行优先搜索方法约束修剪形状衍生树，排除不符合条件的节点，对纹样方案进行优化；（3）采用交互式选择的方法，让设计师根据个人的风格和理念从满足条件的形状中选出理想的纹样，完成最终的纹样设计方案。本发明能大批量、多样化、快捷地进行民族纹样的设计，且具有通用性强、计算效率高的特点。
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公开(公告)号：CN112435310B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011279854.X
申请日：2020-11-16
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种基于形状文法和神经网络的图案设计方法，包括：步骤一、基于形状文法的纹样参数化：1）特征分析与提取；2）规则定义及编码方法构建；3）规则重用和参数演化生成设计；4）规则重用结果检测及可视化；步骤二、通过图案构图样本的获取与视觉认知意象的量化构建用户视觉认知意象空间；步骤三、构建基于神经网络的设计参数与风格意象关系模型，利用遗传算法优化该神经网络关系模型，得到最优纹样设计参数，完成纹样图案设计。本发明具有能提供符合意象值的最优设计参数解，生成符合消费者风格意象需求的特点。
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