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公开(公告)号：CN105539626A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510977426.7
申请日：2015-12-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: B62D57/028
CPC classification number: B62D57/028
Abstract: 本发明公开了一种可两用的轮腿式机器人腿结构，该结构包括行走轮、动力提供装置、支撑架。本发明的机器人腿结构即可当偏心轮腿使用，亦可当轮子使用，也可以两者结合使用，可根据不同的地形选择何种模式。偏心轮较传统的轮子和多足机器人更适合于复杂地形比如碎石、草地、沙地等地表的行走，越障能力强，可以轻松跨越略低于机身高度的障碍物；轮子在平整硬质地表行走相比于偏心轮更节约能量且能够避免偏心轮行走带来的剧烈震荡，保证行走的稳定性和速度，将两者结合起来，实现在平整硬质地表和复杂地形持续稳定工作。
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公开(公告)号：CN105137967A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510420223.8
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种深度自动编码器与Q学习算法相结合的移动机器人路径规划方法，该方法包括深度自动编码器部分，BP神经网络部分，强化学习部分。深度自动编码器部分主要采用深度自动编码器处理机器人所处环境的图像，获得图像数据的特征，为后续实现对环境的认知打下基础。BP神经网络部分主要实现奖励值与图像特征数据的拟合，实现深度自动编码器与强化学习的结合。Q学习算法通过与环境交互学习，在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境达到预想目的。机器人通过与环境的交互实现自主学习，最终找到从起始点到达终点的可行路径。本发明提高了系统处理图像的能力，通过深度自动编码器与BP神经网络结合可实现对环境的认知。
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公开(公告)号：CN104924313A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510244111.1
申请日：2015-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: B25J13/08
Abstract: 具有模仿学习机制的手把手示教机械臂系统及方法，所述系统包括机械手臂和舵机组成的动作执行模块、多传感器组成的感知模块以及控制器构成的学习模块。本发明采用模块独立供电方式，在此基础上使用手把手离线示教，将一组由陀螺仪传感器和加速度计组成的动作检测装置作为感知模块搭载在机械臂上，采集机械臂在运动过程中的各连杆的状态信息，然后将这些信息应用模仿学习算法，指导机械臂系统模仿学习示教行为。本发明采取分级分层控制，提升了控制系统的针对性和信息传递效率，本发明能够通过学习获知示教行为的目的，在改变机械臂初始姿态或目标物体所在方位时依旧能够完成模仿任务，具有较高的智能程度。
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公开(公告)号：CN104808788A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510119652.1
申请日：2015-03-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Kinect的非接触式手势操控电脑、触摸屏和投影等用户界面的方法，该方法的主要步骤为：通过Kinect采集操作者双臂动作，使用手势识别算法识别出手势，利用识别出的手势实现人与电脑、触摸屏和投影等用户界面的交互。本发明涉及单击、右键单击、双击、前滚后滚、放大缩小和拖动共6种手势，基本覆盖了人与电脑、触摸屏和投影等进行交互的需求。本文提出了一种新的识别方法，不仅可以提高手势识别的精度，还能提高识别的快速性。结合6种手势的使用，可以使人机交互更加便利自如。
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公开(公告)号：CN104614988A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410808900.9
申请日：2014-12-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种具有内发动机机制的感知运动系统认知及其学习方法属于智能机器人技术领域。系统认知模型以学习自动机为基础，包括感知状态集合、动作集合、取向性映射集合、好奇心、取向函数、取向性学习矩阵、状态转移函数以及知识熵等十部分。模型首先感知系统当前状态；依据内发动机机制选择动作；执行动作，状态发生转移；计算取向函数的值；更新“感知-运动”映射；重复以上过程，直至知识熵达到极小或学习时间大于终止时间。本发明引入具有主动学习环境的内发动机机制，不仅使系统具有较强的自学习和自组织能力，同时能够有效避免具有破坏性的小概率事件的发生，提高了系统的稳定性，为建立具有认知发育能力的机器人提供了有力基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104570738A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410844504.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Skinner操作条件反射自动机的机器人轨迹跟踪方法，涉及移动机器人轨迹跟踪领域，具体涉及一种基于Skinner操作条件反射自动机的机器人轨迹跟踪方法。本发明首先建立机器人的操作和状态集合，并建立相应的状态到操作的概率集合，并令其符合均匀分布；然后，随机选择一个操作，计算相应的位置变化，进而根据距离目标轨迹的距离计算取向函数，根据取向函数值按照操作条件反射理论调整动作概率分布，计算系统熵；当系统熵趋于最小值时，学习结束。此时概率矩阵为最优。本发明能够很好地模拟人及动物的操作条件反射行为，提高机器人智能水平，是其具备较强的自学习、自组织、自适应能力，自主条件参数，成功进行轨迹跟踪。
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公开(公告)号：CN103183088B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310129811.7
申请日：2013-04-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: B62K11/00
Abstract: 本发明属于交通工具领域，公布了一种高精度调速前后自平衡独轮代步车，包括车轮、轮毂电机、踏板、支架、可伸缩连杆、调速转把、驱动模块和电源模块，还包括控制模块、高精度测速模块和姿态测量模块。独轮代步车的速度通过转动右手把调整，左右方向的平衡靠人体自身的平衡能力控制，前后方向上的平衡及速度控制，由姿态平衡控制量和速度控制量进行叠加得到的综合控制量经驱动模块驱动轮毂电机实现。本发明的速度测量模块由于增加了同轴齿轮和加速齿轮，使测速精度大大提高，解决了独轮车在低速运行时速度和位置信息测量精度难以满足要求的问题，实现了独轮代步车高精度的前后方向姿态自平衡控制和速度控制。
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公开(公告)号：CN103886367A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410101272.0
申请日：2014-03-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明涉及一种仿生智能控制方法。针对传统的机器人控制方法所能达到的智能水平有限，机器人无法自主地适应未知环境，难以从简单经验中获取完成复杂任务的能力，无法以自学习的方式完成任务等问题，本发明从仿生角度模拟生物的感觉运动神经系统，并将操作条件反射机理融入感觉运动系统的设计中。本发明以复制感觉运动系统的方式重现了生物运动神经认知，有利于模拟生物的认知机制，进而提高机器人认知水平；加入了操作条件反射机能，由此解释了感觉运动系统中“感知”及“运动”之间相互影响的反馈闭环关系，使得系统能表现出类似生物的自学习行为，提高了机器人的智能水平。
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公开(公告)号：CN102445944B
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201110304597.5
申请日：2011-10-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种独轮自平衡机器人系统，属于智能机器人范畴，尤其是一种能够自主进行运动平衡控制进而自主骑行独轮车的静态不平衡机器人。本发明的独轮自平衡机器人系统包括机械本体和电气控制系统，其特征在于：机身上部含有一个可左右转动的竖直放置的飞轮，用来实现机器人的水平平衡控制；机身中间含有可转动的水平放置的飞轮，用来实现机器人的转弯；机身下部为一个可前后转动的独轮，用来实现机器人的前后平衡行走；电气控制系统由驱动电机、运动控制器及与其连接的姿态传感器、伺服驱动控制器组成。本发明系统设计提供一种控制平台，除了机器人学，还涉及控制科学和智能控制领域，可满足多学科科研、教学的需要。
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公开(公告)号：CN102542283B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201010619660.X
申请日：2010-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62 , G06F3/01 , A61B5/0478
Abstract: 脑机接口的最优电极组自动选取方法涉及脑机接口领域。本发明实现最优电极的自动选取，具体涉及共空间模式(common special pattern，CSP)与支持向量机(support vector machine，SVM)相结合的方法实现想象运动脑机接口的最优电极组自动选取。脑机接口中最优电极组的自动选取对于简化脑机接口系统，提高系统分类识别率以及数据传输速率具有重要的影响，利用最优支持向量机SVM线性核函数的相关性质作为最优电极筛选的指标，可以有效地删除冗余电极，显著地降低电极的数目，保留有用电极，提高系统性能，为提高脑机接口技术的普及创造了前提条件。
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