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公开(公告)号：CN112990340B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110362608.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于特征共享的自学习迁移方法，该方法包括如下步骤：步骤一：采用卷积神经网络作为卷积自编码器，在卷积自编码器的编码特征后面加入一个nonlocal模块，nonlocal模块包括四个卷积层和一个softmax层，采用softmax作为分类器；步骤二：选择由无标签数据构成的数据集A和由有标签数据构成的数据集B，将数据集B划分为训练集和测试集；步骤三：用数据集A训练自编码器，训练好后，将自编码器中的编码部分提取出来，当做特征提取器，连接到一个分类器C1中，利用数据集B中划分的训练集训练新的分类器C2，最终数据集A训练的特征提取器与数据集B训练的分类器的组合就是本方法的分类模型；步骤四：测试。本发明可有效拓展现有医学图像分类方法的适用范围。
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公开(公告)号：CN116834039A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310690029.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 东南大学
IPC: B25J13/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于水下机器人的六自由度摇杆输入设备，属于水下潜航器领域与机器人控制领域。本发明包括静平台、动平台、人体工程学手柄；所述动平台通过六自由度摇杆机构连接在所述静平台上方使得其相对于所述静平台能够实现X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度的动作，所述人体工程学手柄通过手柄插座固定在所述动平台中心处。与常用的航模摇杆控制器相比，本发明可独立地控制六自由度水下机器人的X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度，基于单片机、电磁编码器及相应的信号发射电路形成信号指令，具有优良的归中性，同时使用寿命长、稳定性好，可助力实现水下机器人便捷、直观的控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112566021A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011396417.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于估计偏差平均的四基站UWB平面定位算法，其包括如下步骤：定位标签向四个基站轮询获取距离数据，检查距离数据的可靠性，计算出多组位置参数和位置参数关于距离数据的梯度的模值，根据梯度模值设置每组位置参数的权重，使最终估计结果表达式对每一个基站的距离数据的偏导相等，该方案抑制测量数据波动对最终定位效果的干扰，提升了定位的准确度。
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公开(公告)号：CN116117776A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310240263.9
申请日：2023-03-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SCARA并联机械臂的智能五子棋机器人。包括机框，所述机框里面的一侧设置有SCARA并联机械臂，另一侧设置有棋盘固定板；SCARA并联机械臂包括两个主动臂，每个主动臂输入端分别连接一个步进电机，每个主动臂的输出端分别通过一个转动关节连接从动臂，两个从动臂的自由端连接末端转动关节，末端转动关节连接末端电磁机构；末端电磁结构设置在所述棋盘固定板上方用于拾取和放置棋子；每个步进电机连接一个驱动器，机框上还安装有机器视觉模块、语音识别模块，驱动器、机器视觉模块、语音识别模块均与主控电路板连接。该机器人系统可以对棋局信息进行快速、准确地提取并实现棋子的精准拾取及放置；支持语音控制。
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公开(公告)号：CN112566021B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011396417.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于估计偏差平均的四基站UWB平面定位算法，其包括如下步骤：定位标签向四个基站轮询获取距离数据，检查距离数据的可靠性，计算出多组位置参数和位置参数关于距离数据的梯度的模值，根据梯度模值设置每组位置参数的权重，使最终估计结果表达式对每一个基站的距离数据的偏导相等，该方案抑制测量数据波动对最终定位效果的干扰，提升了定位的准确度。
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公开(公告)号：CN113277042A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110769102.X
申请日：2021-07-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种全向碟形水下机器人结构设计及其控制算法，属于水下潜航器领域与机器人控制领域。机械部分包含结构架双向水下推进器、水密舱、起落架等。控制部分使用陀螺仪，水压计等传感器计算机器人姿态。使用嵌入式控制器调节水下推进器推力实现对水下机器人姿态和速度的控制。本发明中机器人仅使用六个推进器即可实现全部六个自由度的独立控制，具有灵活，机动性高，成本低等优点。可用于水下巡检，水产捕捞，水质采样等多种用途。
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公开(公告)号：CN112990340A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110362608.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征共享的自学习迁移方法，该方法包括如下步骤：步骤一：采用卷积神经网络作为卷积自编码器，在卷积自编码器的编码特征后面加入一个nonlocal模块，nonlocal模块包括四个卷积层和一个softmax层，采用softmax作为分类器；步骤二：选择由无标签数据构成的数据集A和由有标签数据构成的数据集B，将数据集B划分为训练集和测试集；步骤三：用数据集A训练自编码器，训练好后，将自编码器中的编码部分提取出来，当做特征提取器，连接到一个分类器C1中，利用数据集B中划分的训练集训练新的分类器C2，最终数据集A训练的特征提取器与数据集B训练的分类器的组合就是本方法的分类模型；步骤四：测试。本发明可有效拓展现有医学图像分类方法的适用范围。
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