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公开(公告)号：CN101262185A
公开(公告)日：2008-09-10
申请号：CN200810064411.1
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 弯振夹心换能器式圆盘定子及使用该定子的超声电机，涉及到超声电机领域。它解决了现有超声电机存在的由于采用金属弹性体粘贴压电陶瓷薄片的方式进行激励而导致的机械输出能力受制约的问题。本发明的定子中的偶数个弯振夹心换能器对称分布固定上下端圆盘之间，所述夹心换能器的前后端盖为截面矩形并逐渐变细的四棱柱体，前后端盖小端面和上下圆盘固定连接，两对压电陶瓷片分别固定在前、后端盖和法兰之间。超声电机中的带轴转子和无轴转子为圆盘形，分别从定子圆筒的上方和下方嵌入，转子与圆盘相接触的端面固定有耐磨衬圈，定子通过换能器上的法兰固定在基座上。本发明适用于超声电机制造领域。
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公开(公告)号：CN101087111A
公开(公告)日：2007-12-12
申请号：CN200710072099.6
申请日：2007-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02N2/04
Abstract: 可实现双向直线运动的夹心换能器式驻波超声电机，它涉及一种超声电机，本发明的目的在于解决目前超声电机存在的压电陶瓷采用d31振动模式实现能量转换效率较低，激励电压较大时容易剥落的问题。本发明每组的四片压电陶瓷片两两之间分别设有一个铜片电极(15)，第二金属块(4)、第三金属块(5)和第四金属块(6)下端的第一驱动齿(12)、第二驱动齿(13)和第三驱动齿(14)分别与导轨(30)相连接。本发明位于弯曲驻波振动梁相邻波腹和波节之间的驱动齿端部可以产生一定倾角的斜线振动轨迹，在这种运动轨迹下，驱动齿端对导轨施加与斜线同向的作用力，该作用力可分解为与导轨垂直的法向分量和与导轨平行的轴向分量，轴向分力推动电机沿轴向运动。
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公开(公告)号：CN101072000A
公开(公告)日：2007-11-14
申请号：CN200710071944.8
申请日：2007-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02N2/08
Abstract: 单驱动足夹心换能器式纵弯直线超声电机，它涉及一种直线超声电机。本发明解决了现有的直线超声电机运动速度低、推力小、电机效率低下的问题。本发明的变幅杆(1)是由两端向中部逐渐变细截面为矩形的四棱柱体，驱动足(6)位于变幅杆(1)的中间位置；两个法兰螺柱的里外侧螺柱(14)上分别装有纵振压电陶瓷片(8)和弯振压电陶瓷片(7)，两个端盖(2)分别安装在两个法兰螺柱的外侧螺柱(14)上，两个端盖(2)、两组压电陶瓷片组(3)和薄铜片(5)通过两个法兰螺柱与变幅杆(1)的两个大端紧固成一体。本发明具有结构简单，运行平稳，输出推力大，运动速度高等优点。
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公开(公告)号：CN119850710A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914343.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发本发明属于智能移动机器人重定位领域，具体涉及一种基于稠密点云配准的智能移动机器人激光重定位方法。针对现有智能移动机器人在应用场景中的开机定位精度低的问题。本发明使用ScanContext技术实现点云检索，并提出一种基于混合局部特征提取与锚点引导的点云配准网络(AGHL)。该网络提出一种混合局部特征提取模块，用于整合点云的局部几何特征与局部语义特征。此外，该网络设计了一种锚点引导的交叉注意力机制，减少不相关区域的噪声和干扰，从而提升点云配准的准确率，解决了智能移动机器人在应用场景中的开机定位精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119247374A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411234856.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多层迭代扩展卡尔曼滤波的激光雷达位姿估计方法，属于雷达导航技术领域。本发明针对现有激光雷达位姿估计方法中运算效率低，并且估计精度差的问题。包括：根据状态值xk‑1和协方差矩阵Pk‑1计算状态预测值#imgabs0#和协方差矩阵预测值#imgabs1#采用对初始值不敏感的scan‑to‑submap匹配方法得到观测矩阵#imgabs2#对预测值进行更新得到更新后#imgabs3#和#imgabs4#结合High‑level运动补偿方法对预处理后点云数据进行迭代畸变校正，并结合low‑level状态更新方法对更新后状态值#imgabs5#进行迭代更新，收敛之后得到当前状态最优值xk；再对更新后协方差矩阵#imgabs6#进行更新，得到当前协方差矩阵Pk。本发明用于位姿估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118799393A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410801484.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 双向融合6D物体位姿估计方法，解决了在位姿估计时传感器噪声干扰影响网络性能，鲁棒性较差的问题，属于物体位姿估计领域。本发明提供一种基于新型transformer架构的双向融合6D物体位姿估计方法：对待估计场景的RGB图像与深度图像进行预处理，将深度图像转换成点云数据；利用特征提取层提取RGB图像中的外观特征和点云数据中的几何特征；双向特征融合层集成在特征提取层的每一个维度内；自适应MOE层根据特征提取层最后输出的特征判断主导模态，调整外观特征和几何特征的权重，得到MOE特征，并与特征提取层最后输出的外观特征和几何特征进行拼接，拼接后输入至6D物体位姿估计层得到每个物体的6D位姿参数。
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公开(公告)号：CN117635986B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311593713.9
申请日：2023-11-27
IPC: G06V10/75 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像特征匹配领域，具体涉及一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法。针对现有技术中无法将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合的问题。本发明设计一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法，使用基于ResNet18的特征金字塔网络提供粗、细两种级别的特征。粗级别特征生成同时具有多尺度、全局和局部信息的特征。利用局部调节分支和全局调节分支从局部和全局两个角度来有效地校准丰富的特征表示。将输出的特征传入粗匹配模块得到粗匹配坐标。最后通过细匹配模块生成细匹配位置偏差来得出最终的匹配点。实现将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合。
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公开(公告)号：CN118247561A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410365894.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明的一种基于多尺度注意力机制的新能源电池包图像分类方法及装置，基于多尺度注意力机制的CNN+Transformer架构(MSNET)，对传统的基于CNN的图像分类方法进行了改进，提高了新能源电池包在类别间特征差异过小情况下的图像分类准确度；MSNET网络可以提取不同尺度下的局部信息，将局部结构信息整合到全局上下文信息中，提高特征识别能力，以缓解全局上下文信息不足问题。同时，为缓解参数量大，计算复杂度高等问题，本发明所提出的MSNET网络引入深度可分离卷积，在通道维度而不是空间维度执行自注意力，大幅度减少卷积参数及计算量，显著提高效率。
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公开(公告)号：CN115642831A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211389751.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 一种低频高效的多模态双铰支梁压电能量俘获装置，属于环境振动能俘获技术领域，本发明是为了解决传统压电振动能俘获装置谐振频率高，有效俘能区间单一，低频输出功率低的问题。铝梁的两端通过螺栓与转轴固连，形成双铰支梁结构；转轴两端通过陶瓷轴承进行支撑并与底座连接；配重板通过中心孔套在转轴上并在定位孔处通过螺栓螺母夹紧转轴；质量块粘贴在铝梁的中心位置；当环境频率靠近其一阶与三阶固有频率时，压电片产生交替变化的应变，根据正压电效应，机械能被转化为电能，为微电子设备供电。本发明可在低频环境进行多模态俘能，输出功率高，环境适应性好，设计灵活。本发明可广泛用于在低频、多频环境中的微电子设备自供能领域。
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公开(公告)号：CN115242126A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210691271.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 本发明公开了一种可折叠的直线型双稳态低频压电俘能器，属于振动俘能技术领域，包括发电部分、锁结构、直线运动部分、支撑部分和保护部分。本发明有停机和工作两种模式，在停机模式下俘能器不输出任何电能，在工作模式下可以通过调整工作档位来改变双稳态阱间势垒，还可以调整大滑块上的质量块附加重量以适应于不同频率与加速度的环境振动，使俘能器可以适应多种不同的工作场合。本发明拥有激励方式简单、运行稳定、携带方便、频带宽、效率高等优点，可广泛应用于俘获汽车振动能、海浪动能、人体运动能(肢体运动)等能量而转换为电能，从而为交通工具状态监测、气象监测、人体健康监测等低功耗设备供电。
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