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公开(公告)号：CN108196453B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810068243.7
申请日：2018-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种机械臂运动规划群体智能计算方法，包括以下步骤：步骤1：构建机械臂所在工作空间的三维坐标系；步骤2：构建基于模糊神经网络的待抓取物体目标识别模型；步骤3：构建基于极限学习机的机械臂抓取最优路径模型；步骤4：实时采集待抓取物体目标图像识别物体类别；步骤5；基于物体类别确定物体重心，求得抓取终点坐标，获取机械臂抓取最优路径，驱动机械臂抓取物体；该方法采用智能算法计算得到机械臂抓取目标物体一条无碰撞、动力学特性满足裕度要求、轨迹长度和运动时间较短的理想轨迹，大大提高了生产效率，同时节约了人员成本，给工厂带来收益。
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公开(公告)号：CN110342590A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910763953.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 中南大学
IPC: C01G53/10
Abstract: 本发明公开了一种常压分解高冰镍制备硫酸镍的方法，包括如下步骤：1)将高冰镍破碎后加入到4～10mol/L的浓硫酸溶液中，反应后固液分离得到滤渣和滤液，所得滤液补加至硫酸浓度为4-10mol/L后返回高冰镍的常压分解；2)步骤1)所得滤渣进行调浆搅拌后过滤洗涤，得到含镍、铁、钴的滤液和含铜滤渣，含铜滤渣用于铜的冶炼，含镍、铁、钴的滤液返回用于对步骤1)所得的滤渣调浆；当含镍、铁、钴的滤液中Ni2+浓度≥90g/L时，经中和除铁、萃取脱钴后进行蒸发结晶得到硫酸镍晶体。本发明在常压条件下即可实现高冰镍中镍、钴的选择性浸出，而铜仍以铜的硫化物形态存在于浸出渣中，实现了高冰镍中的镍、铜分离。
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公开(公告)号：CN107392317A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710631220.8
申请日：2017-07-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能环境运载机器人识别楼层的神经网络群体混合计算方法，该方法通过对采集的各种数据按照天气模式聚类后，再按照不同的天气模式，对波动的压力传感器读数进行FIR滤波处理后，再将其传输至数据分析模块进行神经网络学习，大大提高了楼层辨识的准确性、实时性。极大改善了压力传感器获取的数据的震荡的问题，极大提高了高度数据信号分析的精度；具有普遍适应性，能够应对各种海拔高度，各种地理位置，各种天气条件下的电梯楼层识别；并不局限于运载机器人在电梯内使用，还可以在楼道中进行楼层估计，也能应用于高空作业、无人机等领域。
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公开(公告)号：CN108846344B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201810574972.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习的行人姿势多特征智能辨识方法，通过对行人检测框和行人位置标签向量的提取，以行人位置标签向量作为行人轨迹点，准确的实现了对所有行人的跟踪，相比于现有技术而言，检测准确：在行人检测采用基于神经网络的深度学习方法，可对行人实现快速有效的检及标记，能够满足实际交通环境中对紧急情况即时识别的要求，也适用于智能化工厂，实验室，机器人运载等复杂环境下；再识别率高，由神经网络自动对跟踪目标提取高层抽象特征，实现对跟踪目标高效快速的匹配再识别；使用优化算法对神经网络参数进行调优处理，大大提高行人识别精准度，鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN110317955B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910764416.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种从铅冰铜中高效分离回收粗铜的工艺，包括如下步骤：1)将铅冰铜与硫酸钠混合均匀，得到混合料；2)将步骤1)所得混合料加热熔化成熔融体，然后进行保温搅拌；3)保温搅拌结束后，再进行静置保温使熔体分层，上层为高砷高铅物料，下层为粗铜。该工艺采用火法处理铅冰铜，将铅冰铜与硫酸钠混合均匀后高温反应，反应后物料分两层，上层为高砷高铅物料，下层为粗铜。粗铜可直接进行电解精炼提铜或者进入阳极炉。该工艺可实现铜的高效选择性回收，流程短，生产成本低，金属回收率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110759521B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910982400.X
申请日：2019-10-16
Applicant: 中南大学
IPC: C02F9/04 , C02F101/20 , C02F103/16
Abstract: 本发明公开的一种低浓度含铜废水的处理方法，包括以下步骤：1)将金属铝粉与二氧化硅颗粒混合均匀后进行研磨，得到混合粉末；2)将所述含铜废水的pH调整至5～9，再加入步骤1)所得混合粉末进行搅拌反应，固液分离后，得到含铜渣和除铜后液。本发明提供的处理方法可实现废水中铜离子的深度去除，完全满足GB25467‑2010中水污染物直接排放对总铜的浓度要求，且除铜的工艺流程短，操作简单，易于工业化应用。
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公开(公告)号：CN108846344A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810574972.X
申请日：2018-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度学习的行人姿势多特征智能辨识方法，通过对行人检测框和行人位置标签向量的提取，以行人位置标签向量作为行人轨迹点，准确的实现了对所有行人的跟踪，相比于现有技术而言，检测准确：在行人检测采用基于神经网络的深度学习方法，可对行人实现快速有效的检及标记，能够满足实际交通环境中对紧急情况即时识别的要求，也适用于智能化工厂，实验室，机器人运载等复杂环境下；再识别率高，由神经网络自动对跟踪目标提取高层抽象特征，实现对跟踪目标高效快速的匹配再识别；使用优化算法对神经网络参数进行调优处理，大大提高行人识别精准度，鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN108196453A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810068243.7
申请日：2018-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种机械臂运动规划群体智能计算方法，包括以下步骤：步骤1：构建机械臂所在工作空间的三维坐标系；步骤2：构建基于模糊神经网络的待抓取物体目标识别模型；步骤3：构建基于极限学习机的机械臂抓取最优路径模型；步骤4：实时采集待抓取物体目标图像识别物体类别；步骤5；基于物体类别确定物体重心，求得抓取终点坐标，获取机械臂抓取最优路径，驱动机械臂抓取物体；该方法采用智能算法计算得到机械臂抓取目标物体一条无碰撞、动力学特性满足裕度要求、轨迹长度和运动时间较短的理想轨迹，大大提高了生产效率，同时节约了人员成本，给工厂带来收益。
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公开(公告)号：CN107368076B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710640558.X
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种智能环境下机器人运动路径深度学习控制规划方法，该方法包括：步骤1：对运载机器人运载区域构建全局地图三维坐标系，获取在全局地图三维坐标系下的可行走区域坐标；步骤2：获取训练样本集；步骤3：构建运载机器人的全局静态路径规划模型；步骤4：将运输任务中的起点和终点坐标输入至基于模糊神经网络的全局静态路径规划模型，获得对应的运载机器人最优规划路径。本发明通过分别建立全局静态路径规划模型和局部动态避障规划模型，利用深度学习的极强的非线性拟合特性，快速的找到全局最优路径，避免了常见的路径规划中陷入局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN107436604A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710643367.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0221 , G05D1/0214 , G05D1/0223 , G05D2201/0216
Abstract: 本发明公开了一种智能环境下运载机器人路径智能分解控制规划方法，该方法包括：步骤1：对运载机器人运载区域构建全局地图三维坐标系，获取在全局地图三维坐标系下的可行走区域坐标；步骤2：获取训练样本集；步骤3：构建运载机器人的全局静态路径规划模型；步骤4：实时获取最优路径，完成运输任务。本发明通过构建狼群算法优化的核极限学习机建立路径规划模型，在智能环境下能快速的找到全局最优解，避免了常见的路径规划中陷入局部最优的问题。
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