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公开(公告)号：CN110879533A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911283781.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种具有抗未知扰动的延迟忆阻神经网络的预定时间投影同步方法，包括以下步骤：步骤S1：基于延迟忆阻神经网络，建立驱动系统和响应系统；步骤S2：根据步骤S1建立的驱动系统和响应系统，建立预定时间投影同步误差系统；步骤S3：设计干扰观测器用以估计外部未知扰动，补偿因未知扰动对系统同步所带来的误差影响；步骤S4：针对不同情况，设计不同的主动控制器，以进行预定时间投影同步误差系统的平衡控制。本发明可以实现具有抗未知扰动的延时忆阻神经网络的预定时间投影同步。
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公开(公告)号：CN118567357A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410605514.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种地面移动机器人弯道控制方法及系统，方法包括以下步骤：S1，通过路径规划算法获取行走路径；S2，提取所述行走路径中的跨度小且曲率大的弯道，输出相应弯道的入弯点和出弯点；S3，在机器人靠近所述入弯点时控制所述机器人减速，在所述机器人进入弯道时控制所述机器人保持低速状态行走，在所述机器人行走至所述出弯点时控制所述机器人提速。本申请在路径规划生成的路径中提取各段微分路径之间的距离和角度信息的方法，以实现机器人在弯道部分路径的自主导航中做出减速处理。
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公开(公告)号：CN112734291B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110101197.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种基于树搜索的桁架装配序列规划方法，包括以下步骤:步骤S1:根据目标桁架结构生成桁架连接关系无向图；步骤S2:将桁架的杆实例化为多叉树的结点，并建立根结点，初始化多叉树；步骤S3:依据广度优先原则扩展该多叉树，从根结点开始逐层生成叶子结点，结点中依据稳定性计算公式求出相应的稳定性量化值；步骤S4:搜索扩展的叶子结点中最稳定的扩展方案进行回溯，并对多叉树剪枝；步骤S5:多叉树逐步退化为类似左偏树的结构，全部杆件均被扩展后得到最优的装配序列。本发明能够快速有效的获取符合稳定性要求的桁架装配序列。
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公开(公告)号：CN110879533B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201911283781.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种具有抗未知扰动的延迟忆阻神经网络的预定时间投影同步方法，包括以下步骤：步骤S1：基于延迟忆阻神经网络，建立驱动系统和响应系统；步骤S2：根据步骤S1建立的驱动系统和响应系统，建立预定时间投影同步误差系统；步骤S3：设计干扰观测器用以估计外部未知扰动，补偿因未知扰动对系统同步所带来的误差影响；步骤S4：针对不同情况，设计不同的主动控制器，以进行预定时间投影同步误差系统的平衡控制。本发明可以实现具有抗未知扰动的延时忆阻神经网络的预定时间投影同步。
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公开(公告)号：CN113110522A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110582540.5
申请日：2021-05-27
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于复合式边界检测的机器人自主探索方法，包括以下步骤：步骤1：利用基于改进随机树算法的全局边界检测算法来检测地图全局范围内的边界点；步骤2：利用多根搜索树边界检测算法和九宫格边界检测算法的局部边界检测算法来检测机器人周围的边界点；步骤3：对检测到的边界点进行筛选，即剔除已被探测过的边界点并对剩余边界点进行聚类；步骤4：综合评估机器人到每个筛选后的边界点的成本和收益，选出其中评估值最大的边界点作为机器人的探索目标点；步骤5：通过对探索目标点进行路径规划，然后驱动机器人对未知环境进行探索，逐步构建环境地图。本发明能够克服现有技术的不足，引导机器人自主探索未知环境并构建环境地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110703768B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201911086247.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种改进型动态RRT*的移动机器人运动规划方法。该方法剔除了原RRT*算法中所有的碰撞检测，通过在代价函数中增加碰撞风险评估分量的方法控制代价函数值。当采样点或边与障碍物发生碰撞时，该分量将显著增大，促使代价函数值同步显著增大，抑制了发生碰撞的点和边继续扩张的可能性，从而使算法具有避障的能力。因本发明方法没有碰撞检测，在移动机器人运动规划问题上比RRT*算法收敛的速度更快，效率更高，在越复杂的环境中优势越突出。
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公开(公告)号：CN112767490A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110129307.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光雷达的室外三维同步定位与建图方法，包括步骤：利用激光雷达获取周围环境的完整点云数据；对点云数据进行预处理，去除离群点，并进行地面分割，提取地面点集合；分别从地面点集合和非地面点集合中提取边缘特征点和平面特征点；利用提取到的边缘特征点和平面特征点，通过点到边线和点到平面的扫描匹配，建立相邻两次扫描之间点云数据的关联，完成运动估计；将提取到的边缘特征点和平面特征点匹配到周围的点云图中，进一步优化位姿变换；利用回环检测算法减少累积漂移误差，实现位姿估计和地图构建。本发明能够实现准确性更高、鲁棒性更强的建图。
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公开(公告)号：CN112750155A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110053166.X
申请日：2021-01-15
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的全景深度估计方法，包括以下步骤：步骤S1:采集室外环境的RGB图像，深度图像，点云数据，并根据柱面投影原理将RGB图像以及深度图像拼接成为全景图像；步骤S2:构建卷积神经网络模型，并基于的得到全景图像训练，得到训练后的卷积神经网络模型；步骤S3:将待测的全景图像输入训练后的卷积神经网络模型，获得密集的全景深度预测图像。本发明能够调整优化全景图像的局部细节，从而估计出密集而且准确的全景深度图像。
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公开(公告)号：CN109760888A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910063866.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及食品封装安全检测领域，特别涉及一种用于食品封装检验的气体检测装置，包括固定架，所述固定架上横向设置有传送带，所述传送带的前端设置有用于传送带穿过的封装检测箱，传送带上位于封装检测箱的后侧设置有间隔设置有第一全角度条码扫描器和第二全角度条码扫描器，位于第一全角度条码扫描器和第二全角度条码扫描器之间设置有用于将不合格的食品从传送带剔除的筛选机构，所述第一全角度条码扫描器、第二全角度条码扫描器及筛选机构分别与计算机相连接。方便用于在自动化生产流水线上对食品包装的封装情况进行快速的检测。
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公开(公告)号：CN209870707U
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201920578673.3
申请日：2019-04-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本实用新型提出一种多功能的通用遥控无人潜水器平台，所述潜水器平台包括控制舱、推进器模块和电源舱；所述控制舱以电缆与外部的地面站系统相连；控制舱经地面站系统获取遥控指令以控制潜水器平台工作，并经电缆向地面站平台进行数据回传；本实用新型能与地面站系统的上位机对接，能进行二次开发，通用性强。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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