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公开(公告)号：CN119175719A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700279.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 济南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供了一种基于动作映射的人形机器人控制方法及系统，涉及人形机器人技术领域，包括：根据待控制的人形机器人的舵机分布，构建人形机器人动画模型，并进行骨骼绑定；获取待复现动作的人体可视化动捕数据，对人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型进行关节级动作映射，得到映射后人形机器人模型的动作数据；对人形机器人躯干、手臂和腿部进行任务优先级分级，结合平滑后的动作数据，通过逆动力学求解关节力矩；关节力矩作为前馈量，对人形机器人进行动作的复现控制；本发明通过人体可视化动捕数据和人形机器人动画模型，显著提升了人形机器人拟人化动作生成效率，解决了多自由度人形机器人在连贯动作映射中的技术难题，降低了设计难度。
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公开(公告)号：CN116386129A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310072228.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06V40/20 , G09B21/00 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统，该方法包括：将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集；对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像；构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型，该GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN‑LSTM网络；利用训练样本集训练手语识别模型；将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。本发明在CNN‑LSTM网络的基础上引入改进的Ghost模块，构建轻量化GLnet网络，大幅降低网络模型的体积和计算量，实现高识别率的手语识别。
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公开(公告)号：CN112539746B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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公开(公告)号：CN111855825B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010598093.8
申请日：2020-06-28
Applicant: 济南大学 , 中国铁路济南局集团有限公司济南工务段 , 山东麦港数据系统有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于BP神经网络的轨头核伤检测方法及系统，通过对采集的B显数据进行简单的适当分割；并对B显数据样本集进行解压、解析和恢复；使用颜色标记法区分样本集中的轨头核伤和正常回波；建立基于BP神经网络的轨头核伤检测模型；通过训练集进行神经网络的学习，优化网络结构和参数，获取权重参数表；将待识别的B显数据输入检测模型中，输出钢轨轨头核伤的伤损位置信息。
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公开(公告)号：CN112539746A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011132559.1
申请日：2020-10-21
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多频卡尔曼滤波的机器人视觉/INS组合定位方法及系统，包括：分别通过视觉单元和惯性导航系统获取机器人在东方向和北方向上的位置差，速度差值以及机器人在东方向和北方向速度和位置数据；构建第一观测方程和第二观测方程；通过第二观测方程估计出机器人在东方向和北方向上位置的最优误差值；利用所述最优位置误差值校正惯性导航系统输出的机器人位置，最终得到机器人位置的最优滤波值，实现对机器人的定位。本发明将视觉与惯性导航系统进行组合导航定位，相对于单一的视觉导航系统和单一的惯性导航功能系统，组合导航的定位精度得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109269498B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810886540.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了面向具有数据缺失UWB行人导航的自适应预估EKF滤波算法及系统，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的自适应EKF滤波算法进行改进，引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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公开(公告)号：CN108759825B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810885930.8
申请日：2018-08-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了面向有数据缺失INS/UWB行人导航的自适应预估Kalman滤波算法，包括：通过UWB系统和惯性导航器件INS系统分别测量参考节点到目标节点之间的距离；在此基础上，将两种系统测量得到的距离信息作差，差值作为数据融合算法所使用的滤波模型的观测量；在此基础上，对传统的自适应Kalman滤波算法进行改进，引入变量引入变量表示第i个信道的距离信息是否可用。一旦距离信息不可用，则对不可用的距离信息进行预估，以弥补不可用的距离信息，保证滤波器对位置误差的预估；在此基础上，将惯性导航器件INS测量得到的行人位置与EFIR滤波器得到的位置误差预估作差，最终得到当前时刻最优的行人位置预估。
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公开(公告)号：CN110597067A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910965035.1
申请日：2019-10-11
Applicant: 济南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多移动机器人的群集控制方法及系统，利用所设计的群集状态的评价函数，将群集控制问题转化为个体机器人的寻优求解问题，该方法能够实现移动机器人自主形成群集状态，该方法包括以下步骤：获取所有移动机器人的当前位置，构建每个移动机器人群集状态的评价函数；初始化模拟退火算法参数；利用模拟退火算法搜索每个移动机器人的最优期望位置；根据每个移动机器人的最优期望位置，计算每个移动机器人的期望运动方向和速度。
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公开(公告)号：CN109737957A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910100184.1
申请日：2019-01-31
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用级联FIR滤波的INS/LiDAR组合导航方法及系统，算法采用级联滤波结构，即在激光雷达数据处理部分，将激光雷达采集得到的移动机器人与角点之间的距离作为观测信息，利用EFIR滤波算法对激光雷达测量得到的位置进行预估。在此基础上，在松组合导航数据处理部分，将INS与激光雷达分别测量的位置信息之差作为观测量输入到FIR滤波算法，对INS计算的误差进行预估，最终得到当前时刻移动机器人最优的位置信息。本发明有益效果：通过在激光雷达部分采用级联滤波结构有效提高了激光雷达通过角点距离测量移动机器人位置的精度，同时，FIR滤波算法的使用也提高了算法的鲁棒性。
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