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公开(公告)号：CN108764058A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810418468.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/00248 , G06K9/00255 , G06K9/00906
Abstract: 本发明涉及一种基于热成像效应的双摄像头人脸活体检测方法，其特征在于：以热成像效应作为活体人脸的活体特征，通过检测人脸区域是否同时满足热成像效应的三个判据，从而区分活体人脸和非活体人脸。该方法包含以下具体步骤：可见光摄像头采集照片进行人脸检测；可见光照片人脸位置定位低分辨率热成像摄像头采集照片中人脸位置；对热成像图像人脸位置进行图像形态学处理和凸包检测；判断热成像图像人脸位置是否满足热成像效应的三个判据，若同时满足这三个判据则判定为活体人脸，否则判定为非活体人脸。其适用于门禁考勤、现场监控等人脸识别活体认证系统，具有预防照片或者视频恶意欺骗系统的能力。
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公开(公告)号：CN107284516A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710202118.6
申请日：2017-03-30
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: B62D5/001 , B62D5/046 , B62D5/0466 , G06F3/016
Abstract: 本发明涉及一种具有可调限位及回正的力触觉引导辅助转向装置，其特征在于：方向盘与可调机械限位及回正装置的丝杠一端连接，可调机械限位及回正装置的丝杠另一端通过第一联轴器与扭矩传感器前端连接，扭矩传感器后端通过第二联轴器与力矩电机上的减速器连接，力矩电机后端布置有增量式光电编码器，力矩电机和减速器底部均与底板固定连接；其不仅可以通过力矩电机来提供驾驶员以触觉引导，而且添加了可调机械限位及回正装置；可调机械限位及回正装置，通过弹簧、丝杠机构可以逼真地模拟实际转向的感觉；限位挡板可以保证两侧的限位螺栓处于同一竖直位置以防丝杠螺母运动时产生侧倾，转向盘通过力觉共享回路中的转角预测模型控制，产生对人手的“牵引”和“示教”效果，从而为驾驶员提供力觉信息提示，实现车辆转向时的触觉辅助功能。
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公开(公告)号：CN113284179B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110575065.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器人多物体分拣方法，所述分拣方法具体步骤如下：首先利用旋转目标检测网络检测任务场景中目标物体的类别、位置及旋转角度；之后通过实例分割网络分割出物体表面像素，利用相机标定、主成分分析法和欧拉角法对分割出的像素进行处理，获得目标物体的姿态；然后通过基于先验知识的物体分拣次序推理算法获得物体的分拣次序；最后机器人根据获得的物体分拣次序和位姿，自主完成多物体分拣任务。本发明基于深度学习的方法实现了场景中物体位姿和分拣次序的获取，使机器人能够在非结构化场景中对堆叠的多物体进行安全、稳定和准确的分拣操作。
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公开(公告)号：CN108509025A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810078017.7
申请日：2018-01-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于肢体动作识别的起重机智能吊装系统，其特征在于基于六个控制单元的人机交互系统，1）大变焦网络摄像头连续采集指挥人员多组标准肢体动作，2）大变焦网络摄像头通过云台架于起重机驾驶舱上，实时采集指挥人员肢体动作，先后进入轮廓提取单元和特征提取单元后获取指挥人员手势Hu图像矩特征向量；3）具体通过采用SVM机器学习算法的样本分类器进行查询，返回最匹配的肢体动作样本类，从而将相应的起重机指挥信号传给起重机控制器完成起重机吊装工作；其克服上述现有肢体动作识别技术的不足，以及人为判断指挥信号方式不够友好，其以起重指挥信号国家标准GB5082-85为参照，能够对指挥人员实时追踪，具有成本低、鲁棒性强和实时性高等优点。
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公开(公告)号：CN106652650A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710086713.8
申请日：2017-02-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种具有触觉引导的直升机模拟操纵负荷模拟装置，其特征在于：台面板底座由台面板底座下底板和台面板底座台面板组成，台面板底座下底板顶面固定连接台面板底座台面板，固定底座固定连接在台面板底座台面板的顶面，横向运动伺服电机通过固定底座与台面板底座台面板固定连接，横向运动伺服电机前端有横向运动盘式减速器，横向运动盘式减速器的外耳与固定底座连接，旋转支架呈直角结构，旋转支架的底面与横向运动盘式减速器的法兰面固定连接，其可根据直升机动力学模型和操纵杆模型实时、精确地提供触觉引导力，模拟高逼真的临场力感。同时，针对不同的直升机机型，可采用编程的方式来模拟各机型在力感上的细微差别，具有较好的适应性和通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102141144B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110075703.7
申请日：2011-03-29
Applicant: 吉林大学
IPC: F16H61/04
Abstract: 作业车辆三参数自动变速控制方法属工程机械技术领域，本发明包括：将油门开度、车速和作业载荷系数作为作业车辆自动变速的参数；针对不同三参数决定的工况离线匹配，获得全工况最优换挡分布表；进行实际变速控制时，可根据11组最优变速特性曲线，采用插值法获得任意作业载荷系数和任意油门开度时的最优换挡点；还可根据最优变速特性曲线，直接拟合出最优换挡点速度与作业载荷系数、油门开度的函数关系，并将函数写入自动换挡控制器中进行自动变速控制。采用本发明可使作业车辆的传动系载荷波动变小、燃油效率提高、主要零部件寿命延长、动力性经济性变好、环境污染减少，可广泛适用于自行式工程车辆、矿用车辆、农用车辆、军用车辆的自动变速。
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公开(公告)号：CN103105851A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310011735.X
申请日：2013-01-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明提供一种遥操作机器人基于视觉的动觉示教控制方法，其步骤包括采用立体视觉技术对现场的作业对象及背景环境(障碍物)进行识别与空间信息提取；以通过视觉识别、计算出的作业对象与机器人末端间的位姿关系为参数，构建作业对象对机器人的虚拟吸引力；以机器人末端沿其速度方向与背景环境(障碍物)的距离为参数，构建机器人所受的障碍物排斥力；将作业对象虚拟吸引力、障碍物虚拟斥力以及机器人抓取物体时的真实作用力合成机器人示教力；通过主端系统与从端系统间的雅可比矩阵，将示教力向操作手柄反馈，从而实现对操作者的动觉示教。本发明可有效提高主从机器人系统的智能性、安全性与易操控性。
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公开(公告)号：CN116652939A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310550460.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 吉林大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种并联机器人无标定视觉伺服柔顺控制方法，属于机器人控制技术领域。在高载重工况下容易发生震荡现象，影响平台与相机的相对位置关系，且相机标定结果受光照条件影响较大，采用相机不标定的伺服控制方式驱动平台运动。基于非线性目标函数最小化理论得出平台支杆长度迭代式，采用动态拟牛顿法在线估算图像雅可比矩阵，进行平台无标定视觉伺服控制。视觉伺服完成平台导航控制，力控制对平台的位姿进行调整，提出了视觉‑力融合控制方法，将视觉伺服控制和力控制同时作用在运动控制中，本发明优化了平台的运动性能，不仅增强了视觉导航控制的鲁棒性和自主性，同时也实现了工业智能化所需的柔顺对接操作需要。
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公开(公告)号：CN115592669A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211351956.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 吉林大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种大工件并联装配机器人的运动路径在线修正方法，涉及机器人运动的柔顺控制技术领域，根据机器人的动力学模型和库仑粘性摩擦模型，计算机器人自身与工件的重力和装配过程中产生的摩擦力；根据伺服电机的电流反馈值，估算装配过程中产生的机器人与环境的接触力；根据机器人与环境的接触力，补偿自身与工件的重力和摩擦力，通过导纳控制方法，将力信息作为控制系统的输入调整机器人末端位置，实现装配过程中运动路径的在线修正。本发明通过机器人动力学模型和电机电流反馈值来估计环境接触力，无需在关节末端安装力传感器，利用导纳控制策略实现装配过程中运动路径的修正，鲁棒性较好，保证了装配对接时的位置精度和安全性。
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公开(公告)号：CN109948469B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910153856.5
申请日：2019-03-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的巡检机器人仪表自动检测识别方法，所述方法具体包括以下步骤：(1)采集仪表图像进行数据标记得到训练所需数据，并训练目标检测模型(SSD)及关键点检测模型；(2)利用步骤(1)中得到的SSD目标检测模型对待识别示数的仪表图像目标识别，得到仪表的种类及边框，并裁剪仪表区域；(3)利用步骤(1)得到的关键点检测模型对步骤(2)得到的仪表区域进行关键点识别，得到指针仪表的中心点、零点、满量程点及指针末端点；(4)结合仪表的种类，利用步骤(3)得到的点计算示数进行指针示数识别。本发明提出的指针仪表示数识别方法，其能同时识别不同类型的指针仪表，且无需考虑仪表姿态和尺度等问题，极大提高了指针仪表示数识别的精度。
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