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公开(公告)号：CN119271074A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411306778.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及传感器技术领域，其公开了一种多维感知驱动器、识别方法、触觉交互系统及应用，感知驱动器包括电阻传感层、电容传感器和限制层；电阻传感层用于感知力的方向，其包括第一薄膜层、若干在各个方向分布的柔性电阻传感器、第二薄膜层和气体通道层；电容传感层用于感知力的大小，其从上而下依次包括为第一柔性电极、第一介电层、第二介电层、第三介电层、第二柔性电极，第二介电层中间设置通孔，通孔朝外设有缺口，形成气体通道；限制层用于限制气体通道层和第二介电层的变形。本发明通过在位于表层的电阻传感层添加多个柔性电阻传感器，实现对不同接触力方向的检测；通过多维数据融合更准确地进行压力检测，避免干扰，提高感知精度。
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公开(公告)号：CN112284388B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202011025124.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源信息融合导航方法，通过建立组合导航模型、初始化模型，采集量测量并进行多源信息融合，利用组合导航模型输出无人机组合导航系统的位置、速度和姿态角信息，在信息融合过程中，采用Consider容积卡尔曼滤波与粒子滤波算法结合的Consider容积粒子滤波算法，将量测偏差的方差引入到滤波过程用以修正增益矩阵，进而提升状态估计的精度。本发明公开的无人机多源信息融合导航方法，能够消除无人机组合导航系统中多源信息融合量测偏差，降低了无人机组合系统中量测偏差带来的干扰影响，有效地提高了无人机导航系统精度。
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公开(公告)号：CN115469546A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211145504.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种大长细比火箭弹视线角速率提取方法，包括以下步骤：建立大长细比火箭弹弹性辨识模型；根据弹性辨识模型利用无迹卡尔曼滤波法实时估计获得火箭弹弹性形变量；设置视线角速率提取状态模型，以弹性形变量修正导引头体视线角，以修正后的导引头体视线角作为视线角速率提取的观测变量之一，获得视线角速率提取观测模型，基于视线角速率提取状态模型和观测模型进行滤波估计，获得视线角速率。本发明公开的大长细比火箭弹视线角速率提取方法，实现了弹性形变情况下视线角速率的高精度提取。
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公开(公告)号：CN115615261B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211145509.6
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种大长细比火箭弹弹性辨识与视线角速率提取融合方法，包括以下步骤：S1、以视线角、视线角速率、姿态角、转动角速度、火箭弹振动方程广义坐标及其广义坐标的变化率作为状态变量，建立大长细比火箭弹视线角速率状态模型；S2、对火箭弹体视线高低角、火箭弹体视线方位角进行修正；S3、以火箭弹体视线高低角、火箭弹体视线方位角以及火箭弹弹体三个轴向的角速度作为观测变量，建立大长细比火箭弹视线角速率观测模型；S4、基于视线角速率状态模型和观测模型，通过滤波估计获得视线角速率。本发明提供的方法，实现了弹性形变情况下视线角速率的高精度提取，且提取准确度不会受到信号传递时延影响。
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公开(公告)号：CN115615261A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211145509.6
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种大长细比火箭弹弹性辨识与视线角速率提取融合方法，包括以下步骤：S1、以视线角、视线角速率、姿态角、转动角速度、火箭弹振动方程广义坐标及其广义坐标的变化率作为状态变量，建立大长细比火箭弹视线角速率状态模型；S2、对火箭弹体视线高低角、火箭弹体视线方位角进行修正；S3、以火箭弹体视线高低角、火箭弹体视线方位角以及火箭弹弹体三个轴向的角速度作为观测变量，建立大长细比火箭弹视线角速率观测模型；S4、基于视线角速率状态模型和观测模型，通过滤波估计获得视线角速率。本发明提供的方法，实现了弹性形变情况下视线角速率的高精度提取，且提取准确度不会受到信号传递时延影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119805A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111265719.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种点线面融合的语义建图SLAM方法，从图像中提取点特征信息、线特征信息和平面特征信息，采用深度学习方法对图像进行分割获得语义信息，将特征信息和语义信息融合构建地图。本发明提供的点线面融合的语义建图SLAM方法，在不同场景中实现了更鲁棒和更精确的估计，且适用于更多场景，通过结合语义信息，可以为机器人理解和执行人类指令提供理想的抽象级别，并为人类提供易于理解的环境模型。
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公开(公告)号：CN118046422A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410183687.0
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自感知驱动器及基于其的触觉感知方法和设备，所述自感知驱动器包括驱动层、传感层和限制层，其中，驱动层包括由柔性材料形成的第一薄膜层及具有中空流道的气体通道层，传感层包括两个柔性电极，及位于柔性电极之间的三个介电层，位于中部的第二介电层与气体通道层结构相同，限制层包括由高模量软性材料形成的第二薄膜层。通过调节气压的方式调节本发明的自感知驱动器的驱动层高度，可避免对接触物体造成损伤，并可实现对物体表面纹理、硬度等信息的实时准确感知，提高机器人在复杂环境下的感知能力。
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公开(公告)号：CN112284388A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011025124.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源信息融合导航方法，通过建立组合导航模型、初始化模型，采集量测量并进行多源信息融合，利用组合导航模型输出无人机组合导航系统的位置、速度和姿态角信息，在信息融合过程中，采用Consider容积卡尔曼滤波与粒子滤波算法结合的Consider容积粒子滤波算法，将量测偏差的方差引入到滤波过程用以修正增益矩阵，进而提升状态估计的精度。本发明公开的无人机多源信息融合导航方法，能够消除无人机组合导航系统中多源信息融合量测偏差，降低了无人机组合系统中量测偏差带来的干扰影响，有效地提高了无人机导航系统精度。
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公开(公告)号：CN114119805B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111265719.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种点线面融合的语义建图SLAM方法，从图像中提取点特征信息、线特征信息和平面特征信息，采用深度学习方法对图像进行分割获得语义信息，将特征信息和语义信息融合构建地图。本发明提供的点线面融合的语义建图SLAM方法，在不同场景中实现了更鲁棒和更精确的估计，且适用于更多场景，通过结合语义信息，可以为机器人理解和执行人类指令提供理想的抽象级别，并为人类提供易于理解的环境模型。
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公开(公告)号：CN115469546B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211145504.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种大长细比火箭弹视线角速率提取方法，包括以下步骤：建立大长细比火箭弹弹性辨识模型；根据弹性辨识模型利用无迹卡尔曼滤波法实时估计获得火箭弹弹性形变量；设置视线角速率提取状态模型，以弹性形变量修正导引头体视线角，以修正后的导引头体视线角作为视线角速率提取的观测变量之一，获得视线角速率提取观测模型，基于视线角速率提取状态模型和观测模型进行滤波估计，获得视线角速率。本发明公开的大长细比火箭弹视线角速率提取方法，实现了弹性形变情况下视线角速率的高精度提取。
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