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公开(公告)号：CN117284394A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311248616.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种四驱可移动式稳定操作机器人基座及其工作方式，机器人基座底部对称分布四个麦克纳姆轮，使基座具备前进、后退、左右转、原地自转、横向移动等全向移动能力。四个麦克纳姆轮对应位置各安装一个直流电机，结合控制系统，实现机器人基座的四驱功能。机器人基座中心处安装双轴倾角传感器，测量x、y轴倾斜角，基座对称安装四个电动支撑杆。移动时支撑杆升起，依靠车轮实现机器人的灵活移动。工作时支撑杆下降，结合双轴倾角传感器测量的x、y轴倾斜角度，四个支撑杆各自伸长不同长度，从而提供不同地面状况的稳定支撑。运用机械结构的动力学与静力学设计基座结构，实现固定操作时的高稳定性。
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公开(公告)号：CN117073515A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310904668.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01B7/16
Abstract: 一种线驱动机械手指弯曲状态的检测方法及装置，该方法主要通过旋转式变阻器与滑轮构成的检测装置，将手指弯曲状态转化为电阻器的电阻变化值，进而根据输出电压获得手指的实时弯曲状态。针对线驱动手指，将其传动绳绕制在滑轮上，检测装置安装在机械手的手掌部分。手指弯曲的同时，传动绳带动滑轮旋转，进而改变旋转式变阻器的电阻值，再利用转换电路及惠斯通电桥将电阻值信号转换为电压信号并放大，最终通过建立输出电压与手指弯曲状态的映射关系，实现手指弯曲程度的检测。本发明不仅结构简单、成本低，无需额外安装传感器，且极少占用手指空间、测量结果精准可靠。
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公开(公告)号：CN113255436B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202110381484.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 东南大学
Inventor： 秦龙辉
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种神经脉冲信号的特征提取方法及设备，涉及神经脉冲信号的机器学习技术领域，解决了不能对神经脉冲信号直接进行计算的技术问题，其技术方案要点是直接对神经脉冲信号进行计算，无需应用特定函数将脉冲信号转换为数字信号以后再输入机器学习或神经网络模型；对于分类模型的使用没有限制，适用于具有分类识别功能的各种机器学习算法和人工神经网络；与已有的直接将脉冲序列的统计特征(如脉冲数或时间平均值等)输入到机器学习模型以实现类型识别的技术相比较，本申请提出的方法可提取更多有效特征，信息利用更加充分，识别精确度更高。
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公开(公告)号：CN116206301A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210890858.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的复杂背景下柔性易变形物体识别方法，涉及视觉图像的自动化处理和机器学习领域，解决了由于复杂背景干扰或待识别对象易变形而导致识别率低的问题，其技术方案要点是通过尺寸缩放、移动旋转、色彩变换、背景变更、噪声模拟、人为遮挡、预变形等图像处理技术对原有图像样本进行数据增强，然后将训练图像数据集输入卷积神经网络进行训练，使神经网络“自主学会”复杂背景下柔性物体的识别；与已有通过人为提取图像特征再进行机器学习或建立模型库进行比对识别等技术相比，本申请提出的方法极大减少了神经网络模型对训练数据集样本量的要求，且无需建立物理模型，自动化程度高，适用范围广，即使在处理复杂的柔性易变形物体时也能取得极高的识别精度。
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公开(公告)号：CN117047746A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310830506.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工肌肉的线驱动柔性触觉仿生手指。该手指由分别在指腹处布置有静/动态触觉传感器的近端、中间、远端三节刚性指骨依次铰接而成，触觉传感器及指骨通过柔性材料包裹形成刚柔混合结构。该手指模拟人手肌腱的运动机理，采用装配有位移传感器的人工肌肉与传动绳相结合的线驱动方式实现手指不同程度的弯曲，而手指的伸展则通过布置在三个关节处的回复扭簧实现。本发明不仅结构简单、紧凑，通过人工肌肉驱动实现手指的灵活操作，而且具备触觉感知功能，通过刚柔混合结构既保护了手指内的触觉感知单元，又可通过被动形变抓取复杂形状、易碎、易变形的物体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115187790B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210744151.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参考区域二值化结果的图像轮廓提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了受复杂环境背景影响造成主体目标轮廓提取困难的问题，其技术方案要点是在预先确定待识别对象位置的情况下，以该位置为核心划定参考区域，根据参考区域二值化结果，确定整幅图像的二值化结果。该方法适用于主体目标唯一且连续、位置确定，同时该目标在整幅图像中具有一定面积占比的情况；与已有的整幅图像直接二值化或根据纹理特征提取轮廓的方法相比较，该方法实现简单且高效，可有效减少背景光变化与周围环境干扰对轮廓提取的影响。
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公开(公告)号：CN116954366A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310763802.7
申请日：2023-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于传感器阵列的触觉感知手套，属于人机交互设备技术领域，包括2层超薄型柔性电路，14片手指关节触觉传感器和6片手掌触觉传感器，1层硅胶保护层，解决了现有触觉手套布线复杂，电子元器件外露易损坏，而电子皮肤造价高且可靠性差等问题。本触觉手套利用2层柔性电路与20个压阻式敏感元件构成触觉感知元件与电路，通过硅胶固化的方式嵌入柔性硅胶内部，再缝合于手套内部，所构成的线路经过信号后处理电路，与单片机或其它微控制器系统相连接，可根据所测敏感元件的电阻变化对手套的受力位置及大小进行精确测量；该手套能精准感知手部运动和识别不同手势，可应用于人机交互、遥操作、康复监测、机器人感知等多种领域。
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公开(公告)号：CN115187790A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210744151.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参考区域二值化结果的图像轮廓提取方法，涉及图像处理技术领域，解决了受复杂环境背景影响造成主体目标轮廓提取困难的问题，其技术方案要点是在预先确定待识别对象位置的情况下，以该位置为核心划定参考区域，根据参考区域二值化结果，确定整幅图像的二值化结果。该方法适用于主体目标唯一且连续、位置确定，同时该目标在整幅图像中具有一定面积占比的情况；与已有的整幅图像直接二值化或根据纹理特征提取轮廓的方法相比较，该方法实现简单且高效，可有效减少背景光变化与周围环境干扰对轮廓提取的影响。
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公开(公告)号：CN114519214A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210030474.5
申请日：2022-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种二维弹性绳的逆向设计方法，包括以下步骤：设定弹性绳所受外力组合F以及目标形状，将弹性绳一端固定，作为固定端，另一端为自由端；设弹性绳总长L，将所述弹性绳等分为n段其中，最接近固定端的一段作为l1，顺次递增，直至最接近自由端的ln；然后，选取邻近自由端的两段ln和ln‑1，求解两段之间夹角θn；再然后，增加考虑靠近自由端的第ln‑2段，求解ln‑1、ln‑2段之间夹角θn‑1；最后，依次增加段数进行求解，直至所有段弹性绳，求解出所有的θ值，得到所有的夹角值结合每段长度，求解出未受力变形前的形状。
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公开(公告)号：CN113255436A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110381484.9
申请日：2021-04-09
Applicant: 东南大学
Inventor： 秦龙辉
Abstract: 本发明公开了一种神经脉冲信号的特征提取方法及设备，涉及神经脉冲信号的机器学习技术领域，解决了不能对神经脉冲信号直接进行计算的技术问题，其技术方案要点是直接对神经脉冲信号进行计算，无需应用特定函数将脉冲信号转换为数字信号以后再输入机器学习或神经网络模型；对于分类模型的使用没有限制，适用于具有分类识别功能的各种机器学习算法和人工神经网络；与已有的直接将脉冲序列的统计特征(如脉冲数或时间平均值等)输入到机器学习模型以实现类型识别的技术相比较，本申请提出的方法可提取更多有效特征，信息利用更加充分，识别精确度更高。
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