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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116232854A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310210815.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/12 , H04L43/08 , H04L43/04
Abstract: 本申请公开一种基于逻辑故障探针的CPS节点故障识别方法和系统，在该方法中，针对CPS节点集群中的每一CPS节点，基于为所述CPS节点所配置的信号采样模块进行采样，以确定相应的CPS节点状态数据；其中，所述CPS节点状态信息包括节点模态状态；基于各个CPS节点的节点标识信息，对所采样的各个CPS节点状态数据分别进行标识；根据经标识的各个CPS节点状态数据进行故障分析，以确定所述CPS节点集群中的每一CPS节点的故障状态结果。由此，提供了一套完整可行的CPS逻辑故障探针技术，能够对CPS系统中各个节点的故障特征进行自动化识别和定位，实现了对无人系统故障的自动化监测。
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公开(公告)号：CN115987818A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211646867.5
申请日：2022-12-21
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/16 , H04L41/14 , H04L41/0806 , H04L41/0813 , H04L41/02 , H04L41/0695
Abstract: 本申请提供一种基于BIM模型的大规模AIOT节点智能布设方法，该方法为：设备管理端根据AIOT节点网络的布设情况在BIM数据库内检索，并且分发设备关联到对应的BIM模型数据；AIOT节点网络获取各关键部件的传感器数据；AI云服务器确定AIOT节点网络是否完成初始化；如果AIOT节点网络完成初始化，则根据传感器数据和BIM模型信息对AIOT节点网络进行动态增量布设，获得动态调整后的AIOT节点网络；如果AIOT节点网络未完成初始化，则重新对AIOT节点网络进行初始化，并且完成之后AI云服务器再次确定AIOT节点网络是否完成初始化。该方案结合BIM模型全生命周期优势，根据设施的外部状态和内部状态判断当前设备权重系数，动态调整ALOT节点是否需要调整，具有低成本、无需人力维护等优势。
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公开(公告)号：CN115727854A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211503493.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM结构信息的VSLAM定位方法，属于室内定位领域，包括移动智能体、BIM数据库、边缘计算设备、用户接口，移动智能体采集视觉传感器获取的RGB/RGBD图像，控制移动机器人位姿；BIM数据库存储从BIM模型中提取的建筑物三维结构和语义信息；边缘计算设备和移动智能体相连接，包括CAD重建网络和VSLAM算法两个主要线程，通过CAD重建网络求解9‑DoFCAD模型和VSLAM算法求解当前位姿、优化轻量化结构地图；用户接口接收用户命令，获取移动智能体位置，发送移动智能体控制信号并监控边缘计算设备运行情况，本发明利用BIM模型提供的结构化信息为机器人提供准确的定位源，同时避免传统的建图任务，具有轻量化、精度高等优势。
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公开(公告)号：CN115727854B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202211503493.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM结构信息的VSLAM定位方法，属于室内定位领域，包括移动智能体、BIM数据库、边缘计算设备、用户接口，移动智能体采集视觉传感器获取的RGB/RGBD图像，控制移动机器人位姿；BIM数据库存储从BIM模型中提取的建筑物三维结构和语义信息；边缘计算设备和移动智能体相连接，包括CAD重建网络和VSLAM算法两个主要线程，通过CAD重建网络求解9‑DoFCAD模型和VSLAM算法求解当前位姿、优化轻量化结构地图；用户接口接收用户命令，获取移动智能体位置，发送移动智能体控制信号并监控边缘计算设备运行情况，本发明利用BIM模型提供的结构化信息为机器人提供准确的定位源，同时避免传统的建图任务，具有轻量化、精度高等优势。
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公开(公告)号：CN116232854B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310210815.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/12 , H04L43/08 , H04L43/04
Abstract: 本申请公开一种基于逻辑故障探针的CPS节点故障识别方法和系统，在该方法中，针对CPS节点集群中的每一CPS节点，基于为所述CPS节点所配置的信号采样模块进行采样，以确定相应的CPS节点状态数据；其中，所述CPS节点状态信息包括节点模态状态；基于各个CPS节点的节点标识信息，对所采样的各个CPS节点状态数据分别进行标识；根据经标识的各个CPS节点状态数据进行故障分析，以确定所述CPS节点集群中的每一CPS节点的故障状态结果。由此，提供了一套完整可行的CPS逻辑故障探针技术，能够对CPS系统中各个节点的故障特征进行自动化识别和定位，实现了对无人系统故障的自动化监测。
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