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公开(公告)号：CN113158956B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110481897.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06F16/951 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型yolov5网络的垃圾检测与识别方法，首先，建立并标注了一个含有36类别的垃圾数据集，并使用数据分析方法分析后利用数据增强手段对整个数据集进行扩充并针对数量不足的类别进行补充。然后，基于yolov5建立目标检测网络，引入注意力机制改进骨干网络部分，新增小尺寸分支改进PaNet检测头部分。网络的bottleneckCPS模块中引入了ghost结构，并在高维度网络使用深度可分离卷积，降低了网络的参数量，最终得到了改进型yolov5网络。最后，将垃圾图片经预处理后送入改进型yolov5网络，输出检测与识别结果。本发明方法可以实现同一帧图像内多类垃圾的同时检测与识别，识别种类高达36类，并且相较于原yolov5网络提升了检测精度降低了网络参数量，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN113409410B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110547219.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的多特征融合IGV定位与建图方法。主要包括数据采集处理、扫描匹配及局部地图构建、后端优化、回环检测四个过程；数据采集处理是对3D激光雷达传感器的数据处理；扫描匹配及局部地图构建是对处理过的激光点云数据采用帧‑子图的匹配方式，本发明利用具有角度、距离、反光强度等多特征信息的三维地标解算初始位姿，通过占据栅格地图，构建局部最优子图；后端优化对于不断迭代的子图，采用图的优化策略，用高斯牛顿法解决优化问题，并利用三维地标加速求解过程，从而消除累计误差；回环检测中存储所有轨迹，采用多分辨率地图，通过分支定界法加速计算，完成闭环检测。最终实现AGV的高精度定位和建图。
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公开(公告)号：CN117781847A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410002520.X
申请日：2024-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于编码器技术领域，具体涉及基于霍尔效应的双码道多磁极磁环编码器绝对位置检测方法。本发明通过放置四个线性霍尔，监测旋转中的双码道多磁极磁环的磁场变化，从而计算双码道多磁极磁环高精度的绝对位置；解决了”因编码器精度要求提高，磁栅极数增多，磁极宽度越来越窄的趋势下，双码道多磁极磁环无法通过增加线性霍尔数量而有效提高检测精度“的问题；最终得到的绝对位置信息可用于机器人关节、定位等应用，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117540891A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311662163.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫奖励的竞拍迭代及调度方法和装置，首先，结合实际物流场景建立了MAPD问题的数学模型；其次，提出了一种新的任务分配与路径规划的耦合方法，根据任务的创建时间、截止时间及动态路径距离设计拍卖成本函数，基于随迭代情况和路径动态变化的投标估值重新设计竞拍程序；最后引入了强化学习中的马尔可夫奖励进一步提升系统性能。本发明首次将强化学习与拍卖竞价程序耦合，引入马尔可夫奖励概念，进一步提升了算法性能。在保证实时性的前提下，与现有算法相比，该拍卖算法生成的任务分配方案能实现接近全局最优解，平均总旅行距离大大缩短，任务总完成时间也随之减少。
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公开(公告)号：CN117111473A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311179384.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 颜成钢 , 陈曦妍 , 翟春杰 , 陈慧勤 , 尹克 , 王博 , 陈楚翘 , 付莹 , 郭雨晨 , 赵思成 , 孙垚棋 , 朱尊杰 , 王帅 , 高宇涵 , 王鸿奎 , 赵治栋 , 殷海兵 , 张继勇 , 李宗鹏 , 丁贵广
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于离群消除的电动车队离散域分层节能控制方法，首先构建异步延迟补偿卡尔曼滤波器来补偿与预期通信延迟严重不同的信号中的通信延迟和拒绝离散值；之后建立电动汽车的三阶动力学模型和功率模型并设计分布式自适应滑模控制器；确定控制目标；最后构建基于上下层分层控制的车队参考轨迹优化问题，实现分层节能控制。本发明补偿了通信延迟并消除了离散值，运用了分层控制方法，提高电动汽车的电池使用寿命且保证了车辆的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114863255A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210469572.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾种类检测与识别方法及装置，首先获取垃圾图像并进行人工标注得到标签文件，然后选择YOLOv5作为基础网络，在特征提取网络BackBone中加入超轻量级注意力模块，识别到在背景信息干扰下的垃圾通道信息，在特征融合网络Neck中利用PyConv替换传统卷积，捕捉特征图中不同层次的特征并进行融合，同时引入组卷积，降低网络参数量。其次，融合多个预测框的空间尺度信息并引入非线性信息，提升预测框的回归准确率。最后，对网络模型进行剪枝，以满足嵌入式设备的要求，将垃圾图像输入预测模型，输出检测结果。本发明在垃圾检测过程中有较高的准确性和实时性，对垃圾分类与检测的研究有较大的帮助。
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公开(公告)号：CN113359707A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110545683.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双层模糊强化学习的六足机器人避障方法，步骤包括：六足机器人通过身体前方三个超声波传感器测量出机器人与周围障碍物的距离，然后将三个距离分别进行模糊推理，将测量的障碍物信息转换为有限的状态；然后计算出输出的动作变量，之后对动作变量再次进行模糊推理，结合两次模糊推理再利用sarsa(λ)训练出机器人在相应状态下所要采取的动作。本发明采用模糊sarsa(λ)的方法，可以很好的解决强化学习难以利用与连续状态的问题，也可以有效的解决模糊控制中模糊推理机制建立复杂的问题。
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公开(公告)号：CN113158956A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110481897.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型yolov5网络的垃圾检测与识别方法，首先，建立并标注了一个含有36类别的垃圾数据集，并使用数据分析方法分析后利用数据增强手段对整个数据集进行扩充并针对数量不足的类别进行补充。然后，基于yolov5建立目标检测网络，引入注意力机制改进骨干网络部分，新增小尺寸分支改进PaNet检测头部分。网络的bottleneckCPS模块中引入了ghost结构，并在高维度网络使用深度可分离卷积，降低了网络的参数量，最终得到了改进型yolov5网络。最后，将垃圾图片经预处理后送入改进型yolov5网络，输出检测与识别结果。本发明方法可以实现同一帧图像内多类垃圾的同时检测与识别，识别种类高达36类，并且相较于原yolov5网络提升了检测精度降低了网络参数量，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN119536324A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411713508.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明公开了一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法，该方法首先建立未知时变海流环境下欠驱动AUV的三维六自由度运动学模型和动力学模型，并设计滑模控制器。其次针对滑模控制器在三维未知海流环境中受到的干扰力，设计PPO强化学习算法的补偿方案，并构建状态空间、动作空间和奖励函数，以及演员网络和评价者网络，对AUV进行训练。训练完成后，强化学习根据欠驱动AUV在当前三维未知时变海流影响下的位置和速度，实时输出滑模控制中干扰力补偿，由滑模控制器输出最终控制量。本发明提高了滑模控制在复杂海流环境中的精度和鲁棒性，实现水下自主航行器在三维空间中的环境最优艏向定位控制。
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公开(公告)号：CN118897264A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410919738.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的雷达干扰决策方法，该方法首先采用马尔科夫决策过程对雷达干扰交互场景，进行强化学习问题建模。其次针对行强化学习问题建模，使用改进的DDPG算法，解决混合动作空间中的干扰决策问题。然后在模拟突防中，使用改进的DDPG算法进行干扰决策，产生干扰动作回传给强化学习问题建模，获得下一状态、返回干扰动作的奖励函数；循环迭代本步骤，直到DDPG算法在每一轮突防中，返回奖励函数的总和趋于稳定。最后在实际突防中，使用迭代得到的DDPG算法，根据状态输入进行干扰动作决策。本发明可在少量先验知识的基础上，从干扰机与雷达干扰场景的交互中进行学习，实现干扰突防的效果。
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