一种宽带低频双稳态摩擦-压电-电磁复合式俘能器及俘能方法

    公开(公告)号:CN117748874A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311445812.2

    申请日:2023-11-02

    IPC分类号: H02K35/02 H02N2/18 H02N1/04

    摘要: 本发明一种宽带低频双稳态摩擦‑压电‑电磁复合式俘能器及俘能方法,属于振动能量俘获技术领域。底座一侧设有水平滑槽,导轨一端面向滑槽垂直固定于底座中部;导轨上设有U型滑道,滑道底面设有多个通孔用于安装线圈;摩擦发电材料固定于滑道内的线圈上;永磁体盒置于摩擦发电材料上,永磁体固定于永磁体盒内;两个滑块相对导轨对称固定于滑槽内;滑块外侧固定有压电梁,压电梁一端延伸至导轨中部并通过弹性组件与永磁体盒弹性连接;压电梁外侧固定有压电陶瓷。工作时,永磁体在导轨内振动,通过摩擦‑压电‑电磁三种形式将振动能量转换为电能。本发明解决了现有技术无法在较宽的工作频带以及超低频俘能的问题,有效提高了俘能效率。

    无重叠视场的相机阵列优化标定方法

    公开(公告)号:CN107133987A

    公开(公告)日:2017-09-05

    申请号:CN201710343506.6

    申请日:2017-05-16

    IPC分类号: G06T7/80

    CPC分类号: G06T7/85

    摘要: 本发明公开了一种无重叠视场的相机阵列优化标定方法,用于解决现有相机阵列标定方法实用性差的技术问题。技术方案是将各相机采集的图像视为拍摄时刻的独立相机,采用增量式从运动恢复结构的方法对单一图像所代表的相机完成标定;通过图像编号将同一时刻各相机拍摄的图像进行聚类,得到多组候选相机子集;依据相机空间位置的判断以及候选相机子集平均重投影误差最小原则,筛选出最佳相机子集,从而完成相机阵列标定。该方法适用于无重叠视场的相机阵列标定,且无需附加标志物,实用性好。

    一种基于双足装置的非线性准零刚度振动俘能器及设计方法

    公开(公告)号:CN118381278A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410353937.0

    申请日:2024-03-27

    发明人: 杨涛 潘昊德

    IPC分类号: H02K35/02 G06F30/20 H02N1/04

    摘要: 本发明涉及一种基于双足装置的非线性准零刚度振动俘能器,包括:安装框架、振荡组件、两个转动组件、传动组件、隔振复位组件以及能量转换俘能组件;安装框架上安装有支撑轴;振荡组件滑动设置在支撑轴上;转动组件转动连接在支撑轴上;传动组件设置在振荡组件和转动组件的相邻面之间;隔振复位组件用于为振荡组件提供上下振动时的线性恢复力,同时为转动组件提供转动时的非线性恢复力;能量转换俘能组件用于将振荡组件受振荡过程中沿支撑轴移动的动能转化为电能,并用于将转动组件转动过程中的旋转动转化为电能。本装置在进行隔振的同时,能进行能量的收集,为装置的测量仪器进行供电。

    无人机对地面运动车辆自动检测与分类方法

    公开(公告)号:CN107316030A

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201710535601.6

    申请日:2017-07-04

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种无人机对地面运动车辆自动检测与分类方法,用于解决现有运动目标检测方法实用性差的技术问题。技术方案是构建两个SGM模型,分别作为现用背景模型和备用背景模型。将前一帧图像中的不同块的SGM模型分配不同权重进行模型混合实现前后帧之间的运动补偿,得到当前帧的背景建模结果。选择像素方差大于阈值的均值作为前景像素,通过比较像素方差的方式进行运动区域的检测。得到背景模型后,选择像素方差大于阈值的均值的像素作为前景像素。在分类之前将大量常见的虚警和目标编为正负样本,使用HOG特征作为训练SVM分类器的算子,并建立一级或多级SVM分类器,使用多级SVM分类器级联的方法分类多种目标,实用性好。

    基于视觉SLAM的复杂环境下无人机自主降落区域选择方法

    公开(公告)号:CN107291093A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201710535595.4

    申请日:2017-07-04

    IPC分类号: G05D1/08 G05D1/10

    摘要: 本发明公开了一种基于视觉SLAM的复杂环境下无人机自主降落区域选择方法,用于解决现有无人机降落区域控制方法实用性差的技术问题。技术方案是通过无人机移动平台搭载的俯视单目相机得到图像序列,通过SLAM算法对无人机的位姿进行实时解算并建立稀疏的点云地图,将点云地图网格化,构建二维网格高度地图。然后结合Means shift图像分割算法根据高度对网格地图进行划分,最后根据降落高度要求,筛选出离潜在障碍物距离最远的适合无人机降落的区域。本发明采用单目视觉SLAM对无人机进行位姿的解算,实时估计出无人机的位姿,构建二维网格高度地图,筛选出适合无人机降落的区域。由于本发明不依赖于标志物,因此实用性好。