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公开(公告)号：CN118766294A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410925652.X
申请日：2024-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A47J31/44
Abstract: 本发明为基于目标检测技术的智能饮水机及其控制方法，公开了一种自动接水智能饮水机及其控制方法，涉及智能饮水设备领域。为解决现有技术当中智能化程度不高、操作不够便捷，而且在接热水的过程中存在被烫伤的隐患问题。本申请公开一种智能饮水机包含热水和冷水制备装置、电磁阀开关、水杯卡槽、压力传感器、摄像头及人工智能开发板等部件。在自动接水模式下，摄像头实时捕获接水场景，人工智能开发板对图像进行处理并分析水杯状态，结合压力传感器的信号，实现水杯接满水或有人手接近时的自动关闭。手动接水模式则提供用户自主选择水量的功能。该方法有效提升了饮水机的智能化水平，确保了用户接水过程的安全性和便捷性，具备显著的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN117340914B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311382834.9
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种仿人机器人体感控制方法及控制系统，包括仿人机器人体感控制方法和仿人机器人体感控制系统。控制方法包括：图像分割人体、分割关节部位、决策树分类、构建人体关节骨架图、识别距离摄像头最近的人体的骨架图、计算该骨架图每一关节上一时刻球坐标偏移量、计算角度变换、输出每一关节偏移量。控制系统包括：获取人体深度图模块、配置蓝牙串口模块、深度图图像分割模块，关节点识别模块、构建人体骨架图模块、识别距离摄像最近的人体模块、角度计算模块、角度输出模块、绘制并输出人体实时骨架图模块及下载指令模块。通过上述方法，可以对16‑18自由度仿人机器人进行无穿戴式体感控制，有效地提高了体感控制实时性与准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117340914A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311382834.9
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种仿人机器人体感控制方法及控制系统，包括仿人机器人体感控制方法和仿人机器人体感控制系统。控制方法包括：图像分割人体、分割关节部位、决策树分类、构建人体关节骨架图、识别距离摄像头最近的人体的骨架图、计算该骨架图每一关节上一时刻球坐标偏移量、计算角度变换、输出每一关节偏移量。控制系统包括：获取人体深度图模块、配置蓝牙串口模块、深度图图像分割模块，关节点识别模块、构建人体骨架图模块、识别距离摄像最近的人体模块、角度计算模块、角度输出模块、绘制并输出人体实时骨架图模块及下载指令模块。通过上述方法，可以对16‑18自由度仿人机器人进行无穿戴式体感控制，有效地提高了体感控制实时性与准确性。
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公开(公告)号：CN118578375B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410615216.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的仿人机器人斜梯攀爬方法，涉及深度强化学习领域。该方法包括：划分仿人机器人斜梯攀爬过程阶段，利用深度强化学习技术为每个阶段的仿人机器人动作控制进行决策模型训练，仿人机器人利用训练所得模型进行动作决策完成斜梯攀爬。本发明使得仿人机器人能够将摄像头获取到的图像，与自身舵机角度相结合，自适应地做出当前最优动作，从而使得仿人机器人能够更智能地完成斜梯攀爬任务。
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公开(公告)号：CN118578375A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410615216.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/16 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的仿人机器人斜梯攀爬方法，涉及深度强化学习领域。该方法包括：划分仿人机器人斜梯攀爬过程阶段，利用深度强化学习技术为每个阶段的仿人机器人动作控制进行决策模型训练，仿人机器人利用训练所得模型进行动作决策完成斜梯攀爬。本发明使得仿人机器人能够将摄像头获取到的图像，与自身舵机角度相结合，自适应地做出当前最优动作，从而使得仿人机器人能够更智能地完成斜梯攀爬任务。
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公开(公告)号：CN118196892A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410253161.5
申请日：2024-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了深度强化学习和图像处理的人形机器人过闸门方法，包括以下步骤：首先，通过目标检测技术确保机器人成功走到闸门附近。其次，在接近闸门时，机器人利用摄像头捕获的实时图像进行深度强化学习，将图像输入DQN算法中，为机器人提供实时环境信息；最后，通过价值网络选择动作，如向左转、向右转或爬行，以实现通过闸门的目标。应用深度强化学习算法DQN，通过迭代训练，使机器人学到不同情景下做出优化决策的参数集。通过集成目标检测技术、DQN算法和视觉感知，该方法使机器人适应不同环境和挑战，提高在特定任务场景中的灵活性和成功率。这一创新性方法为人形机器人在复杂环境中的智能导航提供了可靠的解决方案，具备显著的实际应用潜力。
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公开(公告)号：CN218576235U
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202223206070.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B25J9/10 , B25J17/02 , B62D57/032
Abstract: 本实用新型公开的属于机器人技术领域，具体为一种基于单轴舵机的仿人机器人结构，包括头部和胸腹，所述头部的下侧壁固定设置有第一安装轴，所述胸腹的上端开设有第一安装孔，该机器人在有限的空间内实现了九十度的运动方式，可模拟人类基本的运动功能，运动、空间更大，死角死结区域被压缩减少，可通过结合舵机输入动力的方式简化了控制系统的设计，该机器人结构可根据不同场景的实际需求，更改舵机及四肢躯干等零件。机器人结构可参考性强，可推广性高。另外该结构便于修改和优化，能实现模块化生产，扩大了该结构可应用的范围，有效解决了机器人生产中品类多、批量小、生产周期长、生产成本高之间的矛盾。
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