-
公开(公告)号：CN117911496A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069396.9
申请日：2024-01-18
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
摘要： 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
-
公开(公告)号：CN117218444A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311240810.X
申请日：2023-09-22
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法，利用各本地图像分类模型在虚拟数据集上的特征输出，并基于Median和MAD处理Gram矩阵以剔除被拜占庭攻击的恶意模型，再选择正常Worker节点提交的节点训练梯度参与聚合，完全避免了拜占庭攻击对全局模型的影响，并使其在正常图像数据中具有较高的分类精度，此外本发明属于无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118456421A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410524019.X
申请日：2024-04-29
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开一种基于控制障碍函数的双臂机器人运动学跟踪方法、装置、介质及产品，涉及机器人规划技术领域。该方法包括：构建双臂机器人的运动学模型和状态方程，双臂机器人的状态方程以关节角速度为输入；根据运动学模型、状态方程、双臂末端位置约束和双臂姿态约束，得到测量鲁棒控制障碍函数约束，并构建二阶锥规划问题；根据测量鲁棒控制障碍函数约束中扩展K类函数的时变系数的取值范围，对二阶锥规划问题进行求解，得到关节角速度。本发明能够在系统状态存在测量不确定性情况下，保障机器人的运动跟踪性能。
-
公开(公告)号：CN116579441A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310601084.3
申请日：2023-05-26
申请人： 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明公开一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置，涉及人工智能领域。本发明方法通过轻量级训练器合理构建基于云边端的联邦学习框架拓扑结构，并基于模型参数、训练时间、训练功耗、通讯时间构建本轮环境的状态，通过智能体决策模型生成包括边缘聚合频率和终端训练轮次数的动作，边缘和终端设备按照该动作进行训练，同时采集信息构成下一轮状态，联邦学习框架和决策模型不断交互产生大量决策轨迹信息，用于决策模型的更新直至模型收敛，训练好的智能体决策模型能够根据每个设备的计算速度、训练功耗、通信时间分配不同的联邦学习训练轮次数，进而达到平衡计算异构与数据异构以及减少能耗开销的目的。
-
公开(公告)号：CN118379891A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410495632.3
申请日：2024-04-24
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
摘要： 本发明公开一种多交叉口的交通信号协同控制方法、装置、介质及产品，涉及交通控制技术领域，所述方法包括：获取多交叉口交通信号协同系统中各交叉口的观察状态；将多交叉口交通信号协同系统中的任一交叉口确定为当前交叉口，将当前交叉口的观察状态确定为当前观察状态；利用当前交叉口的交叉口Q值模型，基于当前观察状态和各动作，计算当前交叉口在当前观察状态下选择对应动作时的交叉口Q值；基于当前交叉口在当前观察状态下选择各动作时的交叉口Q值，确定当前交叉口在当前观察状态下的目标动作。本发明提高了多交叉口信号控制的效率和效果。
-
公开(公告)号：CN117124327A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311233616.9
申请日：2023-09-22
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于控制障碍函数的机器人接触力约束控制方法，基于建立的机器人的运动学模型、动力学模型与接触力模型构建包含接触力的仿射非线性系统模型，相比于考虑单一的接触力模型具有更好的动态性能，通过将控制障碍函数应用于机器人接触力安全约束控制，与现有的位置安全约束控制方法相比拓宽了控制障碍函数在机器人领域的应用，同时还可与多种现有的力位控制方法相结合，具有良好的接触力约束效果，灵活性高，实时性好，鲁棒性强，应用简便，有效改善了传统力位控制对接触力约束困难的问题。
-
公开(公告)号：CN118051310A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410200348.9
申请日：2024-02-23
申请人： 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
摘要： 本发明公开一种基于图神经网络的LRA调度方法、设备及介质，涉及云计算技术领域，方法包括：根据各LRA工作流的任务信息，对输入的多个LRA工作流作业进行组合重构，得到待调度工作流图；将待调度工作流图和可部署任务的服务器数量输入至训练好的图神经网络模型，得到待调度工作流图中各节点在可部署任务的服务器上的部署概率矩阵；对部署概率矩阵进行Argmax操作，得到各LRA工作流的调度策略。本发明基于图神经网络的图分割技术，实现任务到服务器的调度映射，以及实现任务部署过程中资源约束、任务干扰约束，以及任务间网络通信的约束的多目标优化。
-
公开(公告)号：CN118870738A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410831441.X
申请日：2024-06-26
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种低能耗数据中心冷却系统风量控制方法，采用GPR方法对数据中心冷却系统的气流关系控制进行建模，建立了冷却系统风量预测模型，充分考虑了下送风场景固定、气流模型受到的扰动较少等因素提高了模型的准确度，通过在数据中心冷却控制系统中引入多输入多输出(MIMO)系统的ESO实现了实时估计并补偿包括机架热风、设备自身风扇、照明设备发热、外界气温变化等多种扰动，优化了温度控制策略，从而提高了温度控制的准确性及空调系统的能效，节能效果不依赖于特定的硬件配置或应用场景，同时能够有效解决存在局部热点的数据中心场景，适用于普通数据中心与智算中心等场景。
-
公开(公告)号：CN118809620A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411206902.0
申请日：2024-08-30
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于接触力约束与姿态约束的装配任务优化控制方法，利用控制障碍函数对接触力进行约束，允许机器人在与工件接触时将施加的力控制在安全范围内，从而避免损坏敏感部件并确保装配的稳定性，并在优化问题中针对机器人末端执行器姿态添加相关的等式约束，保证了机器人的运动遵循预定的姿态进行装配，确保了装配精度和一致性，通过两种约束的结合可在安全施加接触力的同时维持符合任务预期的姿态，有利于改善复杂条件下装备容易出现的卡死的问题，在提升装配质量和安全性的同时，也推动了机器人在更加复杂情况下接触力相关任务的应用。
-
公开(公告)号：CN114332542B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210003247.3
申请日：2022-01-04
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于STA‑ADMM的极限学习机的图像分类方法，通过将极限学习机的网络结构与基于状态转移的ADMM算法相结合，在求解输出权重矩阵的时候利用不同的状态变换以及ADMM算子进行状态更新，不断向优化目标靠近得到输出权重矩阵。在保留传统极限学习机网络结构简单与随机生成参数等特点的同时，可以在图像识别方面具有更好的训练精度，并且模型训练耗费时间更少，这为机器学习算法及图像识别的改进优化提供了新思路和新途径。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
264 条记录 (耗时 0.037 秒)
