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公开(公告)号：CN114662535B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210253692.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯学习的井下传感器网络目标跟踪方法，采用椭球分布建模非高斯噪声，利用Inverse‑Wishart分布建模过程噪声和量测噪声的参数不确定性，通过变分贝叶斯学习方法得到目标状态和模型参数的后验分布，实现目标状态的在线估计和预测。本发明的特点：本发明在利用椭球分布建模非高斯噪声基础上，采用变分贝叶斯学习的方法，实现了复杂噪声环境下基于传感器网络的高精度目标跟踪，对于井下等复杂受限空间内的目标跟踪提供了计算简单、鲁棒性强的估计方法，高精度的目标跟踪结果对于保障人员和设备安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114454893A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210099586.6
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W50/00 , B60W40/064
Abstract: 本发明公开了一种路面自适应矿卡轨迹跟踪预测控制方法，步骤为首先建立矿卡动力学模型；其次识别道路工况并根据突变工况切换策略选择估计初值，然后基于递推最小二乘估计，利用估计初值得出估计参数，根据估计得到的参数更新预测模型；最后基于预测模型设计预测控制器，计算出矿卡需要施加的前轮偏角，实现矿卡对给定轨迹的精确跟踪。本发明采用信息融合的路面自适应预测控制方法，易于实现，自适应强，适用于矿卡实际运行工况，对于改善突变工况下矿卡轨迹跟踪效果具有一定的借鉴意义，相对于传统AMPC在参数估计准确性和轨迹跟踪精度上有所提高。
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公开(公告)号：CN112561887A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011509023.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的带式输送机煤流量双目视觉测量方法，依据Bouguet图像校正算法、直方图均衡化图像增强算法以及霍夫变换图像分割算法，进行煤料图像预处理；依据煤料立体匹配数据集，对预训练PSM‑Net模型进行迁移学习，建立针对煤料立体匹配任务的深度学习模型，并运用双目视觉测量原理进行煤料三维信息计算；采用三棱柱网格化微分遍历求和计算负载胶带体积，并通过空载胶带与负载胶带差分计算获取运载煤流量。本发明采用双目视觉采集数据实现了非接触式测量，且通过深度迁移学习立体匹配模型PSM‑Net、GPU加速计算以及差分计算，实现了稳定、准确以及快速地进行带式输送机运载煤流量计算，同时提高了该方法使用的简便性和实用性。
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公开(公告)号：CN104217195B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201410387933.0
申请日：2014-08-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种手部静脉立体成像与识别系统，属于生物特征的采集与识别系统。它包括：计算机、上位机软件和取样装置；取样装置的输出端与计算机的输入端连接，在计算机内安装有上位机软件；所述的取样装置包括：支撑箱体、支架、侧向固定支架、支撑平台、手掌固定支架、近红外光源和取样器；在支撑箱体内的底部连接有支撑平台，在支撑平台上连接有支架，在支架的上部向两侧各连接一个侧向固定支架，在侧向固定支架的端部各连接一个取样器，在支架上连接有手掌固定支架，在手掌固定支架的上端和下端各连接一个取样器。优点：简单方便，可以只通过一个设备采集手掌五种手部静脉特征手；确保后期识别的精确性和高效率，装置结构简单。
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公开(公告)号：CN102849875B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201210387521.8
申请日：2012-10-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: C02F9/04
Abstract: 本发明公开了一种催化臭氧氧化-陶瓷膜过滤深度处理焦化废水的系统，主要由臭氧发生器、臭氧氧化反应器、增压泵、陶瓷膜组件、气液分离器、尾气吸收装置、废水回流泵、催化剂回流泵、催化剂添加泵、催化剂流出槽、催化剂添加槽和相应的管件、阀门以及仪表组成。系统通过催化臭氧氧化和陶瓷膜分离的联用实现了粉末催化剂在动态反应器中的应用，设置回流废水和催化剂泥浆对流以及上升流冲击确保单一反应器中分段进行臭氧氧化和催化臭氧氧化，降低单独臭氧氧化和催化臭氧氧化过程中的传质阻力，提高羟基自由基利用率和有机物去除率，并最终实现了焦化废水深度处理后出水的COD、色度和浊度达标等目的，同时解决了粉末催化剂成型为颗粒时活性急剧降低、使用颗粒催化剂增加传质阻力和颗粒催化剂更换时需要暂停运行等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119704183A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411849168.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习协同控制器的移动机械臂抓取系统及其实现方法，本发明的系统通过强化学习协同控制器，根据工件的目标位置同步生成移动底盘和机械臂的控制指令，实现二者的同步运动；利用激光SLAM技术对工厂环境进行高精度建图和定位，通过Auwoware模块使得移动底盘在移动过程中能够自动调整姿态进行避障和导航；结合OpenCV视觉识别定位模块进行工件的精准识别与定位，通过Moveit模块对机械臂进行控制，最终实现高效的工件自动抓取与放置任务。本发明中的机械臂能够在长距离运输过程中灵活应对不同位置的工件，能够动态调整抓取姿态，避免由于工件超出机械臂运动范围而导致的多次调整，提升整体作业效率。
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公开(公告)号：CN118795414B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410791329.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S5/12
Abstract: 本发明公开了一种网络攻击下考虑状态约束的无人系统分布式定位方法，包括以下步骤：构建考虑状态约束的无人系统运动学方程；构建欺骗攻击耦合非高斯噪声的传感器量测数学模型；在极大熵准则下，融合状态约束信息，结合共识迭代实现对多传感器信息的分布式融合估计，获得无人系统分布式定位结果。本发明解决了常规估计算法在网络攻击和非高斯噪声下估计误差增大甚至发散的问题，融合不精确的约束信息提升定位效果，实现了高鲁棒性和高扩展性的分布式高精度定位。
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公开(公告)号：CN118493388A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410677163.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法，包括首先分析机械臂抓取任务特点，将其建模为马尔可夫决策问题，设计二元稀疏奖励，减少奖励函数设计的复杂度，降低设计成本；其次，以DDPG算法为主体深度强化学习训练算法框架，搭建Actor‑Critic结构网络，对连续状态动作空间进行处理；然后，设计事后经验回放机制，使用G‑HGG算法进行辅助目标生成，使用预训练动作网络进行动作筛选并加入探索噪声与能量函数对累积经验池进行处理，增强经验利用率，提高训练效率与抓取成功率；最后，搭建机械臂模型与场景信息，利用交互数据进行优化训练，实现机械臂目标抓取，本方法能够解决稀疏奖励下机械臂的抓取学习问题。
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公开(公告)号：CN114117856B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111411986.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/23 , B65G43/00 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生驱动的长距离带式输送机运行优化方法，具体步骤为：首先，获取带式输送机的固有参数、实时运行数据和预知给料速率；然后，建立带式输送机数字孪生模型；其次，利用带式输送机实时运行数据，更新数字孪生模型参数；再次，求解稳态、暂态带速，形成优化带速设定曲线；最后，基于数字孪生模型，通过仿真评估和优化校正消除优化带速设定曲线的输送带张裂、打滑和运载物料溢出风险，形成可行带速设定曲线。本发明的特点是：本发明设定带式输送机稳态、暂态带速，仿真评估和优化校正环节能够基于数字孪生技术保证形成的带速设定曲线不存在潜在风险，从而保证带式输送机安全运行，实现带式输送机节能高效运行。
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公开(公告)号：CN117621053B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311493261.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种用于带式输送机拆卸机器人的建模方法，包括针对带式输送机拆卸任务进行拆卸流程设计；对机械臂对其进行DH参数法运动学建模；对带式输送机中纵梁拆卸工序进行运动学建模；计算H架与机械臂推挤时的倾覆条件；对双机械臂拆卸H架工序进行运动学建模；将其应用于机械臂运动规划中，可准确地描述和预测带式输送机在拆卸过程中的各个部分的运动轨迹和位置，有助于规划和执行拆卸任务，确保操作的准确性和安全性，并且可以实现多个机器人之间的协作配合，通过建模和分析多方之间的通信、协作策略以及任务分配和协调方法，可以优化拆卸过程的效率和准确性，实现机器人协作和智能控制。
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