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公开(公告)号：CN108763151A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810323427.3
申请日：2018-04-12
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种任意三关节的逆运动学求解方法，属于机器人逆运动学领域，本发明在指数积模型的基础上，利用简单的几何约束方程、旋量理论的基本性质以及旋转矩阵的Rodrigues表达，将问题转化成关于三角函数的线性方程进行求解，实现了任意三个关节轴线的逆解问题，使机器人逆解的求解不再局限于相交、平行、垂直的约束关系中，可根据需求设计结构，安装或加工中存在的误差也不会影响最终的计算结果。本发明是一种灵活、方便、实用的机器人逆解方法，为机器人在实际中的应用提供了方便。
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公开(公告)号：CN115438691B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210978371.1
申请日：2022-08-16
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/214
摘要： 本发明提供了一种基于无线信号的手势识别方法，包括以下步骤：在实验室内部署一个数据采集装置，该装置包括一个发射端和一个接收端；组织m名实验者坐在发射端和接收端中间的位置，做出规定的手势动作，每个手势动作重复n次，进行实验数据的采集；针对采集到的手势数据，提取其CSI的幅值信息，利用离散小波变换进行降噪处理，将处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建小样本手势识别模型；构建完成后将训练集放入模型中进行训练，待模型训练完成后用测试集进行测试，查看分类效果。本发明方法解决了传统的深度学习方式中利用大量数据去训练模型的问题，实现了仅用每类很少的样本数量就能识别新的手势类别的目的，此方法大大降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN117826713B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311561107.9
申请日：2023-11-22
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种改进的强化学习AGV路径规划方法，其步骤为：搭建基于Gazebo的三维AGV模型及障碍物模型并进行仿真环境建模；设计基于三维仿真环境下AGV路径规划的状态空间和动作空间；设计奖励值函数；设计SR‑PPO算法，将样本正则化项添加到PPO算法的目标函数中；基于SR‑PPO算法设计SR‑ALR‑PPO算法，将KL散度近似的Fisher信息矩阵以及KL散度约束项与SR‑PPO算法结合，自适应选择策略网络参数更新的学习率；基于SR‑ALR‑PPO算法建立路径规划模型并进行训练，得到训练好的路径规划模型。本发明提出了一种改进的强化学习AGV路径规划方法，基于样本正则化和自适应学习率提高了AGV的自主规划能力，获得最优无碰撞路径，最大限度地减少AGV运行时间和能耗。
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公开(公告)号：CN118506002A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410672770.4
申请日：2024-05-28
申请人： 山东科技大学 , 青岛卓信通智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要： 本公开涉及计算机视觉和三维交互式分割技术领域，提出了一种基于正样本学习的三维交互式目标分割方法及系统，首先基于正类数据集对未标注图像像素进行正样本学习，确定未标注图像分类标签，得到场景图像的语义分割标签信息；根据每幅图像对应的相机视点，获取相机拍摄视线上的坐标以及拍摄角度参数，进行场景表达，得到图像中目标的语义概率分布；将得到的语义概率分布与语义分割标签信息进行结合，得到交互物体的三维分割图像。能够在提供较少视角图像的条件下，从场景图像中生成标注物体的三维分割图像。
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公开(公告)号：CN118372238A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410473386.1
申请日：2024-04-19
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开一种带两级扰动补偿的动态视觉伺服控制方法，属于机械臂视觉伺服控制技术领域，其步骤为：设计基于虚拟视觉伺服的位姿与速度估计器；利用末端执行器运动模型和位姿与速度估计器结果，分别设计位置卡尔曼滤波器和旋转角卡尔曼滤波器，对估计结果进行滤波处理后重新合成位姿矩阵和速度矩阵；利用单关节动力学方程为机械臂各关节独立设计非线性自抗扰控制器；引入沙猫群算法为自抗扰控制器进行参数整定。本发明仅利用图像信息估计所需信息，且降低了图像噪声的影响，设计的非线性自抗扰控制器，能够估计和补偿不确定性，设计的参数整定方法减少了参数整定耗费的人工时间，提高了视觉伺服的控制性能。
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公开(公告)号：CN117765402B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410191319.0
申请日：2024-02-21
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法，属于模式识别与图像处理技术领域，利用全卷积网络对高光谱图像进行重建，从中获取目标图像的通道和空间注意力；将高光谱图像依次与通道和空间注意力进行元素点乘，得到注意力加权后的高光谱图像；并将其像素光谱与已知光谱模板作为高光谱匹配检测器的输入，检测像素是否为目标像素。本发明通过对高光谱图像重建以获取目标的通道‑空间注意力，并利用通道‑空间注意力对原始光谱进行注意力加权处理，通过对光谱通道加权以增加同类光谱间的相似性与异类光谱间的差异性，通过对光谱空间注意力加权以充分考虑上下文信息，突出目标抑制背景，提升目标检测精度。
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公开(公告)号：CN117765402A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410191319.0
申请日：2024-02-21
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的高光谱图像匹配检测方法，属于模式识别与图像处理技术领域，利用全卷积网络对高光谱图像进行重建，从中获取目标图像的通道和空间注意力；将高光谱图像依次与通道和空间注意力进行元素点乘，得到注意力加权后的高光谱图像；并将其像素光谱与已知光谱模板作为高光谱匹配检测器的输入，检测像素是否为目标像素。本发明通过对高光谱图像重建以获取目标的通道‑空间注意力，并利用通道‑空间注意力对原始光谱进行注意力加权处理，通过对光谱通道加权以增加同类光谱间的相似性与异类光谱间的差异性，通过对光谱空间注意力加权以充分考虑上下文信息，突出目标抑制背景，提升目标检测精度。
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公开(公告)号：CN116339141B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310224739.X
申请日：2023-03-10
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种机械臂全局固定时间轨迹跟踪滑模控制方法，属于机器人工业装配和航空航天太空作业领域，首先获取机械臂期望轨迹信息，建立n自由度机械臂动力学模型并进行形式变换，获取变换之后的n自由度机械臂动力学模型；设计自适应固定时间滑模干扰观测器，获取估计扰动；设计非奇异固定时间滑模面，依据滑模面和获得的估计扰动设计固定时间滑模控制器，得到固定时间滑模控制律实现机械臂轨迹跟踪；设计固定时间饱和补偿器，补偿机械臂初始输入力矩，得到饱和补偿器控制律，得到具有输入饱和的机械臂轨迹跟踪全局固定时间滑模控制律。本发明能够有效的实现机械臂精确轨迹跟踪，并且满足机械臂系统固定时间收敛的要求。
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公开(公告)号：CN116363455A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310260283.2
申请日：2023-03-17
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/20 , G06N3/088
摘要： 本发明公开了一种基于无监督学习的回环检测方法，属于检测技术领域，本发明通过神经网络学习图像的表示构建图像的描述符替代传统的手工特征，再进行图像的特征匹配以实现回环检测；首先，设计搭建一种适合回环检测的无监督网络模型；其次，将输入图片通过训练好的网络提取出图像特征；最后，对查询图像和历史数据图像的匹配，以此来检测机器人是否经过相同的地方。本发明所提出的方法在特征提取方面采用神经网络学习图像的表示代替传统的手工特征，特征匹配采用最近邻搜和几何检查结合的匹配方法，在提高图像描述符对环境变化鲁棒性的同时又提高了检测的准确性，提高算法的适用性。
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公开(公告)号：CN116339141A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310224739.X
申请日：2023-03-10
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种机械臂全局固定时间轨迹跟踪滑模控制方法，属于机器人工业装配和航空航天太空作业领域，首先获取机械臂期望轨迹信息，建立n自由度机械臂动力学模型并进行形式变换，获取变换之后的n自由度机械臂动力学模型；设计自适应固定时间滑模干扰观测器，获取估计扰动；设计非奇异固定时间滑模面，依据滑模面和获得的估计扰动设计固定时间滑模控制器，得到固定时间滑模控制律实现机械臂轨迹跟踪；设计固定时间饱和补偿器，补偿机械臂初始输入力矩，得到饱和补偿器控制律，得到具有输入饱和的机械臂轨迹跟踪全局固定时间滑模控制律。本发明能够有效的实现机械臂精确轨迹跟踪，并且满足机械臂系统固定时间收敛的要求。
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