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公开(公告)号：CN113064077A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110193003.1
申请日：2021-02-20
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种基于分段拟合的锂电池寿命衰减曲线拟合方法，属于锂电池使用技术领域，所述方法是利用锂电池在不同寿命衰减阶段的不同特性分段进行拟合实现的。首先利用三次Cardinal样条函数对电池寿命衰减曲线进行平滑，削弱其异常尖峰点和波动；在此基础上，对曲线的曲率变换进行分析，利用曲率变化为依据对锂电池寿命衰减曲线进行分割；对分割后的曲线段进行最小二乘线性“试拟合”，“试拟合”效果最优的曲线段采用线性拟合方式，其他曲线段采用高阶高斯拟合方式。所提出的锂电池寿命衰减曲线分段拟合方法，能够准确反映不同寿命阶段的锂电池衰减特性，对优化电池使用策略、提升电池使用效率、及时更换寿命末期的电池等具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110049441B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910365793.X
申请日：2019-05-05
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明提供了基于深度集成学习的智能手机WiFi室内定位方法，属于室内定位技术，涉及无线通信技术以及机器学习、深度学习和集成学习领域，现有技术是通过采用接收信号强度作为位置指纹特征来区分不同的位置，由于接收信号强度容易受到室内环境动态的影响，存在各种噪声，导致定位精度严重下降。本发明将卷积神经网络每一层所提取出来的特征都分别训练了随机森林模型，最后再将每个随机森林模型的输出结果进行取平均值集成。如此一来，最终的结果不仅基于深层次的特征，还综合了各个层次的特征，更加具有全面性，最终的结果也更加的稳定。经过实验验证后，使用该方法可以显著提高室内定位的精度。
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公开(公告)号：CN110113116A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910396091.8
申请日：2019-05-14
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： H04B17/309 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于WIFI信道状态信息的人体行为识别方法，属于行为识别技术领域，针对目前行为识别技术存在过度依赖传感器技术，用户体验性比较差；并且成本比较高，容易受到光线等因素的影响，容易泄露隐私等问题。本发明通过行为识别系统搭建、数据采集、数据模型训练、动作端点检测和在线识别过程，实现高精度的识别日常生活中的基本的人体行为动作，实时的显示WIFI信号的变化以及行为预测结果。并且该方法具有不要求绝对的视距路径，并且有着活动范围大、隐蔽性良好、可以穿墙、对光线没有要求、成本低廉易大规模部署等优点。
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公开(公告)号：CN109327797A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811194847.2
申请日：2018-10-15
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于WiFi网络信号的移动机器人室内定位系统，该系统包括移动机器人控制平台和上位机，其中通过移动机器人控制平台可以实现数据采集以及移动机器人实时定位时的数据交互，而上位机安装的定位软件，则可以对采集到的WiFi信号强度的数据使用RPCA-ELM算法进行处理，实现移动机器人的室内定位，其定位速度、精度和稳定性较高且不需要其它传感器的辅助，大大降低了开发成本，具有很高的可移植性，另外，系统安装简便，维护方便，可长时间运作，还可以通过上位机来控制移动机器人的运动。
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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：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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