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公开(公告)号：CN112732092B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110088663.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于双视图多尺度卷积神经网络的表面肌电信号识别方法。将表面肌电信号转换为一维表面肌电图像；利用希尔伯特曲线进行时间域和电极域的填充，变为二维表面肌电子图像；构建并训练卷积神经网络，经过输入部分的卷积特征提取后，将输出送到卷积神经网络流中；在第一层经过下采样确定每个卷积神经网络流的尺度；经过常规卷积或跨步卷积后的融合卷积特征经过视图聚合模块中的特征级融合将两个卷积神经网络流位于同一层的输出卷积特征进行拼接并输入到层融合，再将特征级融合后的卷积特征进行拼接，最终输出识别结果。本发明使一维图像转换为二维图像，使神经网络能够提取低层和高层深度特征，提高手势识别精度。
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公开(公告)号：CN112947071A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110117310.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种基于Backstepping的下肢外骨骼控制方法，包括第一步、建立下肢外骨骼动力学模型，并转化为控制系统状态方程；第二步、设计Backstepping控制器；第三步、改进RBF扰动观测器，包括设计RBF扰动观测器和RBF神经网络自适应律；第四步、控制实施，使下肢外骨骼按照期望轨迹运动。该方法针对外部随机扰动，利用RBF神经网络的逼近特性，设计扰动观测器，对外部随机扰动进行逼近；针对RBF神经网络存在的网络逼近误差，进一步改进扰动观测器，引入辅助变量对网络逼近误差进行补偿，进而对外部随机扰动进行补偿，使对外部随机扰动的逼近更接近于真实值，降低了RBF神经网络的逼近误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116010835A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211672207.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/23213
Abstract: 本发明为基于知识共享的IT2‑PCM聚类T‑S模糊模型非线性系统辨识方法，首先采集系统的历史数据，获得最佳聚类数；采用FCM算法对聚类中心矩阵和模糊划分矩阵进行初始化；接着，根据PCM算法计算隶属度矩阵，并将隶属度矩阵输入到隶属度函数中，计算各个聚类中心中每个输入变量的隶属度区间；根据隶属度区间计算每个模糊规则的激活强度，并对激活强度进行归一化处理；然后，将每个模糊规则下T‑S模糊模型的后件参数作为一个种群，后件参数即为种群中的个体，基于知识获取共享对每个模糊规则下T‑S模糊模型的后件参数进行辨识；最后，实时采集系统的输入量和输出量，将输入量和输出量作为模型的输入数据，根据上述步骤辨识前件参数和后件参数，得到系统模型。该方法的辨识准确度高，提升了系统模型精度。
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公开(公告)号：CN112947071B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110117310.1
申请日：2021-01-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种基于Backstepping的下肢外骨骼控制方法，包括第一步、建立下肢外骨骼动力学模型，并转化为控制系统状态方程；第二步、设计Backstepping控制器；第三步、改进RBF扰动观测器，包括设计RBF扰动观测器和RBF神经网络自适应律；第四步、控制实施，使下肢外骨骼按照期望轨迹运动。该方法针对外部随机扰动，利用RBF神经网络的逼近特性，设计扰动观测器，对外部随机扰动进行逼近；针对RBF神经网络存在的网络逼近误差，进一步改进扰动观测器，引入辅助变量对网络逼近误差进行补偿，进而对外部随机扰动进行补偿，使对外部随机扰动的逼近更接近于真实值，降低了RBF神经网络的逼近误差。
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公开(公告)号：CN112732092A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110088663.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双视图多尺度卷积神经网络的表面肌电信号识别方法。将表面肌电信号转换为一维表面肌电图像；利用希尔伯特曲线进行时间域和电极域的填充，变为二维表面肌电子图像；构建并训练卷积神经网络，经过输入部分的卷积特征提取后，将输出送到卷积神经网络流中；在第一层经过下采样确定每个卷积神经网络流的尺度；经过常规卷积或跨步卷积后的融合卷积特征经过视图聚合模块中的特征级融合将两个卷积神经网络流位于同一层的输出卷积特征进行拼接并输入到层融合，再将特征级融合后的卷积特征进行拼接，最终输出识别结果。本发明使一维图像转换为二维图像，使神经网络能够提取低层和高层深度特征，提高手势识别精度。
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公开(公告)号：CN116300883A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310072564.5
申请日：2023-01-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明为一种基于改进RRT‑Connect算法的智能体路径规划方法，首先通过扫描环境信息构建构建二维栅格地图，并设置起点和终点，通过JPS算法搜索得到初始路径；然后，对RRT‑Connect算法进行改进，利用改进的RRT‑Connect算法得到优化路径；即生成一个0到1之间的随机数，若随机数大于概率P，则通过双扇形邻近区域采样生成两棵随机树的随机点，否则通过目标偏置采样生成两棵随机树的随机点；最后，通过冗余点剪枝的优化策略对优化路径进行二次优化，去除冗余的路径节点，得到最终路径。该方法解决了传统RRT‑Connect算法路径节点搜索的盲目性、随机性以及路径曲折等问题，缩短了路径长度，提高了路径规划效率。
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公开(公告)号：CN217697231U
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202220338746.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种可穿戴式上肢助力型外骨骼装置，包括前臂组件、上臂组件、肩部组件、背部组件、腰部组件；前臂组件和上臂组件形成肘关节旋转连接结构，由肘关节屈伸电机驱动实现肘关节屈伸运动；上臂组件和肩部组件形成肩关节旋转连接结构，由肩关节屈伸电机驱动实现肩关节屈伸运动；肩部组件和背部组件形成肩关节旋转连接结构，由肩关节内收外展电机驱动实现肩关节内收外展。本装置具有四个自由度，肘部屈伸、肩部屈伸、肩部内收外展三个主动自由度以及背部一个被动自由度。在三个主动自由度处设置驱动电机，在背部的被动自由度则是减小了装置对人体的约束，满足人体的基本运动自由度需求，同时减轻其体力损耗。
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