无人机着陆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110673642A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201911032220.1

    申请日:2019-10-28

    Abstract: 本发明涉及无人机着陆控制方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括获取图像数据;对图像数据进行视觉识别,以得到目标位置;将目标位置输入人工神经网络模型内进行分析,以得到三维速度;将三维速度加载至无人机上,以使得无人机按照三维速度着陆至目标位置;其中,人工神经网络模型是通过若干个带有三维速度标签的位置数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的。本发明无需对特征组进行创建和分析来进行分类,降低了网络设计的难度,利用三维速度控制无人机自主着陆,避免了人工解释错误,减少了对类功能集的处理,且人工神经网络模型无需复杂地运行决策过程,可提高三维速度的输出效率。

    一种送菜服务机器人
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110394815A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910815166.1

    申请日:2019-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种送菜服务机器人,包括行走机构、旋转结构和举升机构,所述旋转结构安装在行走机构上方,所述举升机构安装在旋转结构顶部;所述行走机构包括底盘、驱动装置、转向装置、车轮,所述车轮安装在底盘外侧,且所述车轮设置有四个,所述底盘外侧位于车轮之间设置有面板,所述驱动装置和转向装置位于底盘内部,驱动装置采用双电机后驱方式,本发明涉及服务机器人技术领域。该送菜服务机器人,可以实现人工送菜服务,极大地降低服务人员的劳动强度,相比较其他同类产品,这种机器人具有结构简单、易于控制、成本不高等特点,底部框架由型钢焊接制成,强度高,稳定性好,在轮毂上安装轴端盖,用螺栓将车轴固定,可以防止轴向窜动。

    一种基于人工智能的生产线物流系统

    公开(公告)号:CN110909837A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911340942.3

    申请日:2019-12-23

    Inventor: 谈波 吴昊 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的生产线物流系统,包括读写机、警示屏、数据核算器、射频标签、传输机、计数器、云服务器、分类机器人,分流传送装置、运输机器人、配送仓库,所述读写机包括底座、万向轮、液压推动杆、延伸杆、固定盒、限位挡板、射频读写器、走线限位板、固定块,所述万向轮与底座转动安装,所述液压推动杆与延伸杆转动连接,所述延伸杆的上端与固定盒焊接固定,所述固定盒的上端开设有部件口,所述射频读写器通过部件口放入至固定盒内;本发明的有益效果是:丢包的数量与丢包的产品信息展示更加直观,实现对物流盒的分区域存放,并对分类存放的物流盒进行整合统计,射频读写器便于安装与拆卸。

    一种基于人工智能生产线的物流管理系统

    公开(公告)号:CN110866726A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201911340938.7

    申请日:2019-12-23

    Inventor: 谈波 吴昊 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能生产线的物流管理系统,包括承载架、拉簧,所述承载架为框架式结构,位于所述承载架内放置有服务器,所述承载架的上端焊接固定有摆放台,且摆放台的上端设置有定位块,所述定位块内横向穿插有推送杆,且推送杆的下端固定连接有压缩弹簧,所述压缩弹簧的下端固定连接有压制条,所述定位块内纵向旋转有紧固螺栓;本发明的有益效果是:通过承载架将部件集中安装整合,方便移动共同使用,结构简单,拆卸安装方便,对派件的件数进行统计,统计数量实时调整,能够将物流信息编号化后进行快速的对比,提升处理速度,并保留三十天内的物流信息,超过三十天自动删除记录,降低存储负担。

    基于无人机的牧区巡检方法及装置

    公开(公告)号:CN110781692A

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201911015604.2

    申请日:2019-10-24

    Abstract: 本发明涉及基于无人机的牧区巡检方法及装置,该方法包括获取牲畜信息以及RFID标签信息;将RFID标签信息及牲畜信息进行映射处理,以得到映射关系;获取牧区地理资料;根据牧区地址资料进行巡检路线规划,以得到目标巡检路线;采用携带RFID阅读器的无人机在目标巡检路线上进行巡检,以获得GPS信息及RFID相关信息;根据RFID相关信息及映射关系调取对应的牲畜信息,以得到非实时属性信息;对GPS信息及RFID相关信息进行位置计算,以得到巡检相关信息;将非实时属性信息、巡检相关信息及RFID相关信息发送至终端,以进行巡检相关信息以及牲畜体感信息的显示。本发明实现智能检测牲畜的体温等,智能化管理牧区的牲畜。

    一种用于风力发电的动力传输单元

    公开(公告)号:CN108953059B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201810785010.9

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种用于风力发电的动力传输单元,属于风力发电领域。本发明包括传动箱和分别设置于传动箱两侧的叶片,每一侧的叶片均包括立轴,立轴的两侧中心对称分布有截面为S形的叶片,立轴下部通过齿轮传动与传动箱相连;叶片包括第一立轴和第二立轴,第一立轴的两侧分别设有第一叶片和第二叶片;第二立轴的两侧分别设有第三叶片和第四叶片,第一叶片、第二叶片、第三叶片和第四叶片的截面均为S形。本发明克服现有技术中风力发电风能利用率较低、生产成本较高的不足,提供了一种用于风力发电的动力传输单元,能够有效将风能转化为电能,且成本较低,适用性较强,应用范围广阔。

    一种风力发电系统
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108953064B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201810784298.8

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种风力发电系统,属于风力发电领域。本发明包括机架、发电机单元和叶片,机架的一侧设置有发电机单元,且机架与发电机单元之间通过斜齿轮传动;机架上方设置有传动箱,传动箱上方两侧均设置有叶片,叶片与传动箱之间通过锥齿轮传动,每一侧的叶片均包括两片呈中心对称分布的S形叶片。本发明克服现有技术中风力发电风能利用率较低、生产成本较高的不足,提供了一种风力发电系统,成本较低,适用性较强,且结构简单,制造加工和维修方便,应用范围广阔。

    一种双叶片式风力发电方法

    公开(公告)号:CN108979964A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810784297.3

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种双叶片式风力发电方法,属于风力发电领域。本发明采用风力发电系统,按照以下步骤进行:步骤一、风力发电系统中的风力机叶片横档在气流通路上,气流在叶片前后的压强差形成阻力,推动叶片转动;步骤二、叶片转动通过齿轮传动到传动箱,传动箱经过齿轮传动给机架;步骤三、机架通过齿轮传动到发电机单元,发电机单元进行发电,将风能转化为电能。本发明克服现有技术中风力发电风能利用率较低、生产成本较高的不足,提供了一种双叶片式风力发电方法,成本较低,适用性较强,应用范围广阔。

    一种基于人工智能的生产线物流系统

    公开(公告)号:CN110909837B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN201911340942.3

    申请日:2019-12-23

    Inventor: 谈波 吴昊 陈华

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的生产线物流系统,包括读写机、警示屏、数据核算器、射频标签、传输机、计数器、云服务器、分类机器人,分流传送装置、运输机器人、配送仓库,所述读写机包括底座、万向轮、液压推动杆、延伸杆、固定盒、限位挡板、射频读写器、走线限位板、固定块,所述万向轮与底座转动安装,所述液压推动杆与延伸杆转动连接,所述延伸杆的上端与固定盒焊接固定,所述固定盒的上端开设有部件口,所述射频读写器通过部件口放入至固定盒内;本发明的有益效果是:丢包的数量与丢包的产品信息展示更加直观,实现对物流盒的分区域存放,并对分类存放的物流盒进行整合统计,射频读写器便于安装与拆卸。

    无人机着陆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110673642B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN201911032220.1

    申请日:2019-10-28

    Abstract: 本发明涉及无人机着陆控制方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括获取图像数据;对图像数据进行视觉识别,以得到目标位置;将目标位置输入人工神经网络模型内进行分析,以得到三维速度;将三维速度加载至无人机上,以使得无人机按照三维速度着陆至目标位置;其中,人工神经网络模型是通过若干个带有三维速度标签的位置数据作为样本数据训练卷积神经网络所得的。本发明无需对特征组进行创建和分析来进行分类,降低了网络设计的难度,利用三维速度控制无人机自主着陆,避免了人工解释错误,减少了对类功能集的处理,且人工神经网络模型无需复杂地运行决策过程,可提高三维速度的输出效率。

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