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公开(公告)号:CN117850240A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410041497.5
申请日:2024-01-11
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G05B13/04
摘要: 本发明公开一种面向空地协同无人系统的脑机共享控制方法和系统,包括:步骤S1、构建移动机器人模型;步骤S2、基于所述移动机器人模型,构建MPC共享控制器;步骤S3、构建DDPG算法的动作空间、奖励函数和神经网络模型;步骤S4、训练基于DDPG的神经网络模型,得到优化后的模型;步骤S5、根据优化模型调整基于MPC的共享控制器控制权限参数,控制机器人完成指定任务。采用本发明的技术方案,能在不同工况下和驾驶员不同状态下调节辅助控制器和驾驶员的权限,从而实现驾驶员控制意图的同时,保证了空地协同多机器人系统的安全。
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公开(公告)号:CN115292857A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202210295271.9
申请日:2022-03-24
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G06F30/18 , G06F30/20 , G01H17/00 , G06F119/14
摘要: 本申请公开了一种面向无人机探测的声网布局方法,包括:S1.建立待探测区域的环境模型,基于环境模型,获取待探测区域内的障碍物信息和区域信息;S2.基于环境模型,部署若干个传感器,计算每个传感器受到的虚拟力合力,以及下一步传感器的位置;S3.判断探测系统内的采样节点是否满足可靠度要求,若满足,则输出传感器布局结构,若不满足,则增加传感器数量,并返回S2。本申请提出的布局方法充分考虑了复杂环境因素,除了增强探测目标区域、避免探测障碍物区域外,提高了传感器探测系统的环境适应性。
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公开(公告)号:CN113100769A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110427477.8
申请日:2021-04-21
申请人: 北京理工大学
摘要: 本发明公开基于生理指标的无人机操作人员工作状态评估方法及系统,本发明分别通过处理脑电信号和肌电信号,实现对无人机操作人员的各项生理指标状态的实时监测,再通过与特定任务相关的生理指标权重计算其实时身体状况评分。本发明提出的方法可以在无人机操作人员工作的过程中,实时检测其生理指标,并根据特定的工作任务形成其身体状况的实时评分,本发明利于提高无人机操作任务中操作者工作负荷状态检测的准确性,及无人机操作任务的安全性。
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公开(公告)号:CN108693973B
公开(公告)日:2020-09-11
申请号:CN201810341316.5
申请日:2018-04-17
申请人: 北京理工大学
摘要: 本发明涉及一种融合脑电信号与环境信息的紧急状况检测系统及其相关计算方法。本发明旨在提高自动驾驶过程中的脑控车的安全性及驾驶体验。本发明通过结合基于脑电信号的紧急刹车意图检测与基于环境信息的障碍检测,实现对紧急状况的识别,进一步使车辆紧急制动。本发明对于提高脑控驾驶、自动驾驶的安全性有重大意义。本发明属于车辆设计领域、人机交互科学、认知神经科学和自动控制领域的综合应用。
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公开(公告)号:CN109480838A
公开(公告)日:2019-03-19
申请号:CN201811216017.5
申请日:2018-10-18
申请人: 北京理工大学
发明人: 毕路拯 , 琚佳伟 , 阿伯姆·金纳德·斐乐 , 费炜杰
IPC分类号: A61B5/0488 , A61B5/04 , A61B5/11 , B25J9/16
摘要: 本发明公开提供了一种基于表层肌电信号的人体连续复杂运动意图预测方法,通过采集人体上肢的表层肌电信号,进行去除噪声等信号处理,提取表层肌电信号的特征,能利用表层肌电信号特征进行人体上肢三维坐标的准确预测,将所获取的三维位置坐标输送至机器人控制系统,机器人执行动作,并反馈至人体上肢,实现了人机协同作业,解决了简单的表层肌电信号手势分类不适用于机器人连续复杂运动的问题。
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公开(公告)号:CN108784693A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810616413.0
申请日:2018-06-15
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: A61B5/0484 , A61B5/00 , G06K9/62
CPC分类号: A61B5/04842 , A61B5/04012 , A61B5/7203 , A61B5/7225 , A61B5/7235 , A61B5/725 , G06K9/6247
摘要: 本发明涉及一种基于独立成分分析和卡尔曼平滑的P300单次提取技术。本发明旨在提高基于P300的动态系统的效率和准确率。本发明通过去除脑电信号(EEG)中的眨眼伪迹和随机噪声,提高了脑电信号(EEG)的信噪比,使其更易于识别;将处理后的脑电信号(EEG)的时域特征作为分类特征,获取特征向量,对特征向量进行降维和模式识别,判断当前脑电信号(EEG)是否属于P300电位,输出对应命令。本发明对于提高基于P300的动态系统的系统效率和准确率有重大意义。本发明属于人机交互科学和认知神经科学领域的综合应用。
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公开(公告)号:CN102788704B
公开(公告)日:2015-08-05
申请号:CN201210219920.3
申请日:2012-06-29
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: G01M17/007
摘要: 本发明提供一种基于驾驶员模型的汽车操纵稳定性检测系统及汽车操纵稳定性检测方法,其中,驾驶员模型包括:预瞄模块,根据安装在汽车上的寻迹传感器的输出获得预期轨迹;预测模块,根据汽车内部传感器输出的汽车状态信息,计算汽车行驶的预测轨迹;比较模块,将预期轨迹与预测轨迹进行比较,输出偏差;控制模块,根据所述偏差通过PD控制计算输出方向盘转角的改变量。预期轨迹是在汽车行驶路径上的蛇形路径,汽车按照设定速度沿着蛇形路径绕标桩行驶,检测系统和检测方法根据从汽车状态信息获得的方向盘转角和由驾驶员模型计算的方向盘转角的改变量,计算最终方向盘转角并输出给汽车,以控制汽车追踪预期轨迹行驶,由此检测汽车操纵稳定性。
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公开(公告)号:CN103083014B
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201310005746.7
申请日:2013-01-08
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: A61B5/0484
摘要: 本发明提供一种利用脑电控制车辆的方法和利用该方法实现目的地选择的智能车辆,该方法通过采集用户注视对应目的地刺激时的脑电信号,通过分析脑电信号,识别出用户期望到达的目的地,然后将该目的地发送给智能车辆的自主导航系统并由其控制车辆移动到目的地。本发明提出的方法不需要任何的肢体运动和语言,只需要用户进行脑-机接口的任务,通过对脑电信号的分析获得命令,实现智能车辆的移动。
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