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公开(公告)号：CN113319855A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110719915.8
申请日：2021-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法，属于诊疗机器人力控领域，为了解决现有的重力补偿方法对诊疗机器人重力补偿精度不足的问题。本发明实时记录机器人多个姿态下的姿态矩阵以及传感器的测量值，构造线性方程组，通过最小二乘法求解诊疗工具的参数向量；在诊疗工具处于初始位置时以及按照大地坐标系调整诊疗工具的姿态，使诊疗工具的重力只剩沿六维力与力矩传感器坐标的y轴方向时，分别记录传感器的测量值；在传感器坐标系下，利用降维解析法计算诊疗工具重心的位置；计算出诊疗工具的重力分量与力矩分量补偿值，实现对诊疗工具的重力补偿。有益效果为实现对多种诊疗工具在多姿态工作模式下的高精度重力补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113197573A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110547301.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于表情识别及脑电融合的观影印象检测方法，属于观影印象检测领域。本发明为解决现有技术中无法定量评定用户对广告内容的主观印象以及不利于在大数据层面上分析的问题。本发明检测方法包括如下：采集观影时间段内的观影表情变化视频及脑电信号；根据观影表情变化视频，获得观看过程中的愉悦程度B1和专注程度B2，并将B1与B2的乘积作为表情印象指数m1；同时还对脑电信号进行傅里叶变化，获得功率谱密度P(w)；再根据P(w)获得各频段的频带能量占比及相关频段的频带能量比，并将其送入支持向量机SVM，获得脑电印象指数m2；利用DS决策融合算法对表情印象指数m1和脑电印象指数m2进行融合，从而获得决策结果m。主要用于对观影印象进行量化。
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公开(公告)号：CN117036600A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310949505.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ToF相机与毫米波雷达融合的人体建模系统及方法，方法通过以下步骤实现：步骤一，通过ToF相机模块采集人体衣着ToF点云信号获取ToF点云数据；步骤二，通过数据接收及处理模块对ToF点云数据进行预处理获取人体衣着ToF点云；步骤三，通过二维运动系统模块对人体被遮挡的人体体表毫米波雷达信号进行二维移动控制每运行一段距离毫米波雷达采集一帧信号，完成毫米波雷达的SAR采集；步骤四，通过采集的毫米波雷达信号，进行处理获取被遮挡的人体体表毫米波雷达点云；步骤五，通过ToF点云和毫米波雷达点云进行配准融合以及表面重建，最终获得高精度着衣人体建模。
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公开(公告)号：CN113319855B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110719915.8
申请日：2021-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种多关节诊疗机器人柔顺力控制模式下的重力补偿方法，属于诊疗机器人力控领域，为了解决现有的重力补偿方法对诊疗机器人重力补偿精度不足的问题。本发明实时记录机器人多个姿态下的姿态矩阵以及传感器的测量值，构造线性方程组，通过最小二乘法求解诊疗工具的参数向量；在诊疗工具处于初始位置时以及按照大地坐标系调整诊疗工具的姿态，使诊疗工具的重力只剩沿六维力与力矩传感器坐标的y轴方向时，分别记录传感器的测量值；在传感器坐标系下，利用降维解析法计算诊疗工具重心的位置；计算出诊疗工具的重力分量与力矩分量补偿值，实现对诊疗工具的重力补偿。有益效果为实现对多种诊疗工具在多姿态工作模式下的高精度重力补偿。
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公开(公告)号：CN112684897A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011643295.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于SVM典型相关分析的脑电通道选择算法，涉及一种脑电信号最佳通道选择方法，为了解决多通道采集方式中计算量与复杂度高，耗费大量运算时间以及不利于被试者穿戴的问题。本发明通过对原始脑电信号进行空间滤波，保留脑电信号中有效的频带，再进行小波包两层分解，提取小波包系数；计算小波能量，然后获取通道特征组；获取初始权重；并按由大到小的顺序进行排序，利用SVM，按照各个通道对实际运动想象意图分类结果的贡献程度进行更新，得到更新后的通道权重并对其进行数据分析与信号处理，进行最佳通道的判断，得出最有效的电极位置。有益效果为计算量小，提高了设备的便携性和可穿戴性。
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公开(公告)号：CN113197573B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110547301.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/16 , A61B5/318 , A61B5/00 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06V40/18 , G06V40/16 , G06V10/80
Abstract: 基于表情识别及脑电融合的观影印象检测方法，属于观影印象检测领域。本发明为解决现有技术中无法定量评定用户对广告内容的主观印象以及不利于在大数据层面上分析的问题。本发明检测方法包括如下：采集观影时间段内的观影表情变化视频及脑电信号；根据观影表情变化视频，获得观看过程中的愉悦程度B1和专注程度B2，并将B1与B2的乘积作为表情印象指数m1；同时还对脑电信号进行傅里叶变化，获得功率谱密度P(w)；再根据P(w)获得各频段的频带能量占比及相关频段的频带能量比，并将其送入支持向量机SVM，获得脑电印象指数m2；利用DS决策融合算法对表情印象指数m1和脑电印象指数m2进行融合，从而获得决策结果m。主要用于对观影印象进行量化。
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