-
公开(公告)号：CN117928519B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410309965.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/00 , G06T7/73 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种服务机器人的多传感器融合定位与建图方法及系统，属于服务机器人技术领域；本方法利用了深度学习的方法提取并融合多模态语义信息，避免了传统几何信息在非结构化场景、纹理不丰富的场景中的退化问题，并且有助于减小动态障碍物对定位和建图结果的影响，同时语义信息的引入能够帮助服务机器人建立带有语义认知的环境地图，从而促进了服务机器人执行更高阶的任务，例如运送特定物体、到达指定对象附近、场景理解等；本方法建立了将语义残差、传统几何残差、光度残差、IMU预积分紧耦合的系统，能够同时利用语义和几何特征对机器人的位姿进行优化，充分提升了多传感器信息的利用率，同时通过关键帧和滑动窗口减小了计算消耗。
-
公开(公告)号：CN117928519A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410309965.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/00 , G06T7/73 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种服务机器人的多传感器融合定位与建图方法及系统，属于服务机器人技术领域；本方法利用了深度学习的方法提取并融合多模态语义信息，避免了传统几何信息在非结构化场景、纹理不丰富的场景中的退化问题，并且有助于减小动态障碍物对定位和建图结果的影响，同时语义信息的引入能够帮助服务机器人建立带有语义认知的环境地图，从而促进了服务机器人执行更高阶的任务，例如运送特定物体、到达指定对象附近、场景理解等；本方法建立了将语义残差、传统几何残差、光度残差、IMU预积分紧耦合的系统，能够同时利用语义和几何特征对机器人的位姿进行优化，充分提升了多传感器信息的利用率，同时通过关键帧和滑动窗口减小了计算消耗。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815040B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010597864.1
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06F18/2321 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种用于智能仓库的订单处理和货架指派方法，采用订单聚合策略和货架指派策略结合的方式，综合考虑每种策略的最优性和两种策略的耦合性，为智能仓库的拣选作业做出了合理且快速的调度方案，打破了单一策略的局限，有效提高了拣选作业的效率，本发明能够在实际的仓储环境条件下，面向订单数量多、包含货物种类广、仓内货架规模大且货架存储货物数量有限的情况，合理地聚合订单和分配货架，保证货架进站次数尽可能少，提高拣选效率。
-
公开(公告)号：CN110705599B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201910842235.8
申请日：2019-09-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对时间序列数据的在线迁移学习方法，用于解决人体动作在线识别问题，能够有效提高对训练集中没有出现的新目标人员的动作识别精度；本发明提出一种同时实现时间序列预测和分类功能的多输出网络结构，称为PC网络，并利用PCNN构建了时间序列在线迁移学习网络；在实时过程中，首先针对训练集中不同的人员训练多个PC网络；然后时间序列在线迁移学习网络根据PCNN的预测误差为多个PCNN的分类结果进行加权，实现在线迁移学习；不同于已有的迁移学习方法，本发明无需已知目标人员的标记动作样本，能够实现无监督的迁移学习，无需提前已知目标人员的所有的动作样本，能够在在线动作识别中实现动态的迁移学习，有效地提高在线动作识别的精度。
-
公开(公告)号：CN113486576A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110698683.2
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , H02N11/00 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进人工蜂群算法的温差发电片智能优化方法，为每组内部结构参数匹配不同的外阻序列，并找出输出能量最大值所对应的外阻序列，进而得到可以使温差发电片输出能量最大的内部结构参数和外接负载阻值的组合；因此，本发明可以使一般使用者在设计和使用温差发电片的过程中，可以借助本发明的优化策略，在使用相同质量的材料和相同面积的半导体晶粒的情况下，仅通过改变半导体晶粒形状、排布方式，改变外接负载电阻的阻值，制作高效率温差发电片，并得到该给定温差发电片的最优外接负载序列，从而提高温差发电片输出功率，增加温差发电片在民用场景中应用的意义。
-
公开(公告)号：CN113346793A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110611997.4
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种电路废热回收利用的多级制冷系统，能够避免散热装置本身存在的问题，同时实现对电路有效降温和高效率的废热回收再利用。本发明由于制冷片的引入，提高了温差发电片冷、热端温差，进而提高了废热转换成电能的利用率，与普通散热手段相比，制冷片的使用增强了电路温度控制的效果，能够有效降低电路温度。本发明对温差发电片和制冷片的安装结构进行了创新设计，多级温差发电片和制冷片的结构可以对电子设备中产生的热量进行多级回收利用，与一次利用相比，增加了能源利用率。
-
公开(公告)号：CN107169277B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710322796.6
申请日：2017-05-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种PM2.5浓度的数据分析和预测模型建立方法，包括如下步骤：步骤一、将PM2.5的变化过程分解为污染产生、扩散、稀释和沉降；将PM2.5的监测区域划分为多个元胞，针对每一过程分别建立元胞自动机模型；步骤二、利用历史数据对各模型中的参数进行训练，获得PM2.5数据的预测模型。本发明使用元胞自动机模型模拟和预测PM2.5浓度变化，能有效且快速地预测PM2.5浓度的变化过程。
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.022 seconds)
