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公开(公告)号：CN119027494A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411499158.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及物体搜索技术领域，本发明公开了基于动态场景图的物体搜索方法、系统、介质及机器人，包括：获取目标搜索物体；获取机器人在当前时刻的位姿信息和视角内信息；判断视角内信息是否包含目标搜索物体，若是，则控制机器人移动到目标搜索物体处；否则，将位姿信息和视角内信息，结合动态场景图和上一时刻的阶段性目标物体，整合得到提示，基于所述提示，采用大语言模型，得到当前时刻的阶段性目标物体；将当前时刻的位姿信息和视角内信息，加入动态场景图后，控制机器人移动到阶段性目标物体处，并返回继续获取位姿信息和视角内信息。使机器人能在未知环境下完成物体搜索任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118999589A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411499159.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及机器人定位技术领域，本发明公开了一种四足机器人定位方法、系统、存储介质及机器人，包括：基于惯性测量单元数据，判断惯性测量单元是否处于零速状态；对于每个腿，基于惯性测量单元数据和零速状态的判断结果，通过姿态解算，将所述惯性测量单元数据转换为姿态信息；基于所有腿的惯性测量单元数据和姿态信息，通过卡尔曼滤波，得到先验状态估计；基于惯性测量单元数据、姿态信息和零速状态的判断结果，通过零速修正和延迟卡尔曼滤波，得到后验状态估计；对于后验状态估计，通过惯性测量单元距离约束以及单步步幅约束，得到四足机器人位置。有效减小机器人在运动中的误差累积问题，从而实现对机器人位置的精确估计。
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公开(公告)号：CN117539963B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410032828.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2458 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种社交网络数据动态分析方法及系统，涉及高性能计算与机器学习技术领域。该方法包括步骤：获取社交网络数据，将社交网络数据进行数据预处理，并转换成统一的文本格式，得到训练样本；搭建分布式计算环境；利用线贯序极限学习机构建初步社交网络数据预测模型，利用训练样本对初步社交网络数据预测模型进行训练，得到训练好的社交网络数据预测模型；利用社交网络数据预测模型在分布式计算环境中对社交网络数据进行行为模式预测，并根据预测结果反馈实时动态调整社交网络数据预测模型。本发明能够克服现有技术在处理大规模社交网络数据时的效率低下和扩展性差的局限性。
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公开(公告)号：CN118999589B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411499159.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及机器人定位技术领域，本发明公开了一种四足机器人定位方法、系统、存储介质及机器人，包括：基于惯性测量单元数据，判断惯性测量单元是否处于零速状态；对于每个腿，基于惯性测量单元数据和零速状态的判断结果，通过姿态解算，将所述惯性测量单元数据转换为姿态信息；基于所有腿的惯性测量单元数据和姿态信息，通过卡尔曼滤波，得到先验状态估计；基于惯性测量单元数据、姿态信息和零速状态的判断结果，通过零速修正和延迟卡尔曼滤波，得到后验状态估计；对于后验状态估计，通过惯性测量单元距离约束以及单步步幅约束，得到四足机器人位置。有效减小机器人在运动中的误差累积问题，从而实现对机器人位置的精确估计。
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公开(公告)号：CN119027494B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411499158.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及物体搜索技术领域，本发明公开了基于动态场景图的物体搜索方法、系统、介质及机器人，包括：获取目标搜索物体；获取机器人在当前时刻的位姿信息和视角内信息；判断视角内信息是否包含目标搜索物体，若是，则控制机器人移动到目标搜索物体处；否则，将位姿信息和视角内信息，结合动态场景图和上一时刻的阶段性目标物体，整合得到提示，基于所述提示，采用大语言模型，得到当前时刻的阶段性目标物体；将当前时刻的位姿信息和视角内信息，加入动态场景图后，控制机器人移动到阶段性目标物体处，并返回继续获取位姿信息和视角内信息。使机器人能在未知环境下完成物体搜索任务。
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公开(公告)号：CN117539963A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410032828.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2458 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种社交网络数据动态分析方法及系统，涉及高性能计算与机器学习技术领域。该方法包括步骤：获取社交网络数据，将社交网络数据进行数据预处理，并转换成统一的文本格式，得到训练样本；搭建分布式计算环境；利用线贯序极限学习机构建初步社交网络数据预测模型，利用训练样本对初步社交网络数据预测模型进行训练，得到训练好的社交网络数据预测模型；利用社交网络数据预测模型在分布式计算环境中对社交网络数据进行行为模式预测，并根据预测结果反馈实时动态调整社交网络数据预测模型。本发明能够克服现有技术在处理大规模社交网络数据时的效率低下和扩展性差的局限性。
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