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公开(公告)号：CN118542147A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410534721.4
申请日：2024-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种双目视觉香蕉采摘机器人。包括履带式移动平台、采摘机械臂、末端执行器、双目视觉控制系统；所述履带式移动平台位于采摘机器人底部，所述采摘机械臂安装在所述履带式移动平台上；所述末端执行器与所述采摘机械臂末端活动连接，用于切割和夹持香蕉果轴；所述双目视觉控制系统能够实时识别香蕉的位置，计算出采摘路径和动作，准确采摘香蕉。使用本发明提供一种双目视觉香蕉采摘机器人，工作空间大，安全性可靠性高，能够快速定位香蕉位置，进行采摘操作，解决了原始的人工采摘方式不仅存在劳动强度大、效率低、容易造成工人伤残等缺点及现有技术中的香蕉采摘装置实用性差、智能化低、依赖人工操作等技术问题。
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公开(公告)号：CN118363337A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410487948.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种可恢复攻击下非线性领导跟随多智能体系统的动态事件触发一致性控制方法，包括对具有领导者的非线性多智能体系统进行建模，基于智能体的状态信息设计其控制协议，获取多智能体系统的误差闭环控制系统；在不安全的通信环境下，系统的拓扑结构并不固定，发生攻击时智能体可自主放弃通信，构建可恢复网络攻击模型，通过引入一个辅助变量设计估计器和分布式动态事件触发协同设计方案，可根据相邻智能体的状态更新进行动态调整为；构造Lyapunov函数，给出多智能体系统实现动态事件触发一致性的充分条件并进行稳定性证明和仿真实例验证。本发明有效避免了跟随者智能体之间的连续信息交换，有效延长了触发时刻的间隔，排除了Zeno行为，减少了通信资源浪费。
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公开(公告)号：CN113759713B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110880826.1
申请日：2021-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种忆阻模型与神经网络混合的谐波减速器误差补偿控制方法，将忆阻器模型改进成为忆阻迟滞模型，用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律；借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值进行补偿。RBF神经网络与忆阻迟滞模型输出叠加，构成谐波减速器混合迟滞模型，通过谐波减速器迟滞特性建模，预测在不同转矩下的扭转角输出，从谐波减速器驱动端进行传递误差的补偿。与从制造角度解决谐波减速器传递误差的方法完全不同，回避了谐波减速器的复杂结构与柔轮与刚轮之间周期性的啮合、脱开、再啮合的正反转传动的复杂运行机制，从信息建模与补偿的角度，提高谐波减速器的转换精度。
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公开(公告)号：CN117037079A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310777803.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的三维车辆检测方法，具体是一种基于激光雷达的改进PointPillar的车辆检测方法。目的是解决无人驾驶系统中的车辆检测速度慢、二维图像中缺乏物体三维信息的问题。该方法由以下步骤实现：步骤一：针对点云数据进行滤波和去地面的预处理，实现无关点云数据的去除，减少数据的运算量；步骤二：改进的特征编码模块实现点云局部信息和全局信息的有效提取；步骤三：改进的特征融合模块完成多尺度特征的融合，提高鲁棒性；步骤四：改进的损失函数减少误差。
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公开(公告)号：CN116863461A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310781601.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合的车辆检测方法，具体是一种基于点云和图像数据融合的车辆目标检测方法。目的是解决无人驾驶系统环境感知中的车辆检测精度低的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：对点云数据和图像数据进行预处理；步骤二：使用ResNet对图像信息进行检测，利用Pillar Feature Net投影点云信息；步骤三：使用改进的多模态特征融合模块融合点云数据和图像数据；步骤四：传入主干网络生成BEV图；步骤五：计算置信度得分，利用非极大抑制去除多余检测框，改善图像检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740816A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310781598.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合时空注意力STGCN++的自动驾驶车辆行人意图识别方法，具体是一种STGCN++网络融合时空注意力机制的行人意图识别方法。目的是快速、精准的识别行人的过街意图，使高级辅助驾驶系统或自动驾驶车辆能够为驾驶员提供充足的时间来做出反应或是直接干预驾驶以防止碰撞。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：通过车载单目摄像头捕获交通场景下的行人视频流；步骤二：利用RTMPose网络自顶向下的对行人关键点进行预测，生成行人2D骨架图；步骤三：特征提取，提取出行人骨架图中对于行人意图识别最稳定的9个关键点；步骤四：通过将时空注意力机制与STGCN++网络进行融合，实现自动驾驶车辆行人意图识别。本发明适用于自动驾驶车辆场景下的行人意图识别。
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公开(公告)号：CN116460817A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310249713.0
申请日：2023-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的药物喷洒机器人，所述喷头调整机构与所述车体固定相连，并位于所述车体的上方，所述药物喷洒机构的一端与所述喷头调整机构固定相连，所述药物喷洒机构的另一端与所述车体固定相连，所述机器视觉摄像头与所述车体固定相连，通过所述机器视觉摄像头识别环境信息及路径，通过北斗系统定位机器人位置，通过无线通信模块接收数据，所述喷头调整机构控制所述移动组件进行前后左右以及上下移动，针对喷药处位置的不同调整所述机械臂，驱动所述药物喷洒机构喷洒各区域，解决了现有技术中的药物喷洒任务使用人工效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN116423508A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310377010.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种DBN与ELM相融合的气动夹具迟滞建模与夹持力的估计方法，借助于DBN模型结构所具有的随机不确定性特性，描述气动夹持系统的由于可压缩性和蠕变性将导致的特有迟滞特性所表现出的输出多值对应的不确定性。为了增强DBN对正、逆程强非线性特性描述，提高气动夹持力的建模估计精度，本发明引入具有强非线性特性描述能力的ELM，替换DBN中的回归层，将DBN与ELM对接融合，构建DBN与ELM相融合的气动夹具迟滞模型，通过迟滞模型输出，实现夹持力的有效估计。
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公开(公告)号：CN116100554A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310244604.X
申请日：2023-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种GRU的柔性关节迟滞特性建模与补偿控制方法，对于未配置负载转矩传感器的低成本轻型工业机器人柔性关节，采用电机驱动电流‑电机端扭转角间接描述关节迟滞特性，将关节迟滞特性中正逆程特有的特征融入GRU神经网络迟滞模型中，利用基于卡尔曼滤波的电流增量，提取正程和逆程的特征，描述电流‑电机端扭转角迟滞特性中正逆程所表现出的多值特性，并将模型的历史值作为输入模型，构造具有记忆能力和非线性映射能力的动态GRU神经网络迟滞模型，获得电机端扭转角。基于迟滞模型，对电机端的控制角度设定值的有效补偿控制，实现关节角度的高精度传递，减小关节结构及负载对关节性能的影响。
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