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公开(公告)号：CN111338338B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202010105923.9
申请日：2020-02-20
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D13/62 , G05B13/04 , G06F18/2321 , G06F18/2415 , G06F18/2131
摘要： 一种基于路面特征聚类分析的机器人速度自适应控制方法，是在复杂路面情况下，基于姿态传感器获取的运动中机器人本体垂直方向的振动加速度信号，采用聚类算法完成对路面信息的聚类分析，获得地面类型所处类别的概率，同时通过获取分析机器人本体的俯仰角信号，对机器人所处的路面坡度进行分类，最终通过决策完成对机器人的自适应速度控制。本发明根据机器人本体的垂直方向振动加速度以及机器人所处路面的坡度实现机器人运动速度的自适应控制，在保证机器人运动的稳定性的前提下实现了机器人运动的高效性，提高了机器人运动控制的总体性能。
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公开(公告)号：CN108647644B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810447464.5
申请日：2018-05-11
申请人： 山东科技大学
摘要： 一种基于GMM表征的煤矿放炮不安全动作识别与判定方法，具体过程是：(1)人体骨架序列数据预处理，通过kinect获取人体骨架序列数据，通过数据手套获取手关节数据，对人体骨架序列数据和手关节数据进行去噪和归一化的预处理；(2)人体骨架序列数据表征：①动作的GMM特征，②骨骼序列时间序列表征，③动作表征GMM特征提取；(4)基于贝叶斯分类器的行为识别。本发明把一个动作理解为几个关键姿态的顺序组合，利用混合高斯模型GMM模型表征动作关键姿态的方法，简化了问题的处理，具有一定的有效性，识别和判定准确解决了煤矿放炮动作时间序列长、动作复杂、判定困难的问题。
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公开(公告)号：CN107336231A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710383403.2
申请日：2017-05-26
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 一种六自由度并联平台结构参数优化方法，基于多目标-多约束算法，首先对并联平台的工作空间和灵巧度进行分析，以并联平台的工作空间大小和灵巧度指标为目标，分析平台参数优化的约束条件，最后，基于蒙特卡洛方法设计了参数优化方法的过程，并由此得到综合工作空间大小和灵巧度的六自由度并联平台最优结构参数。该方法可以简单、直观地描述六自由度并联平台工作空间的大小与灵巧度；明确了六自由度并联平台在结构参数选择与优化过程中约束条件，提出了面向六自由度并联平台参数优化的多目标-多约束算法，可进行结构参数的优化；给出了使用蒙特卡洛方法结构参数优化过程，可使六自由度并联平台得到综合工作空间与灵巧度的最优结构参数。
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公开(公告)号：CN116030537A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310307618.1
申请日：2023-03-28
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766
摘要： 本发明属于人体姿态估计技术领域，具体公开了一种基于多分支注意力图卷积的三维人体姿态估计方法。本发明设计了针对节点对自身贡献、对连接的相邻节点的贡献以及对全局其他节点的贡献的基于多分支的多W核矩阵图卷积特征提取层，克服了W核矩阵共享的缺点，提高了图卷积的特征表达能力。本发明通过添加可学习的边注意力矩阵及全局权重矩阵，实现了对自身节点、相邻节点的特征以及全局特征的提取与聚合，克服了经典图卷积只能提取局部特征的缺点。本发明还通过将设计的多分支注意力图卷积操作层与全连接网络相结合，构建了三维人体姿态估计的回归模型，在大大减少模型参数量的前提下，实现了基于图卷积的单帧三维人体姿态的最佳估计精度。
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公开(公告)号：CN108647644A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810447464.5
申请日：2018-05-11
申请人： 山东科技大学
摘要： 一种基于GMM表征的煤矿放炮不安全动作识别与判定方法，具体过程是：(1)人体骨架序列数据预处理，通过kinect获取人体骨架序列数据，通过数据手套获取手关节数据，对人体骨架序列数据和手关节数据进行去噪和归一化的预处理；(2)人体骨架序列数据表征：①动作的GMM特征，②骨骼序列时间序列表征，③动作表征GMM特征提取；(4)基于贝叶斯分类器的行为识别。本发明把一个动作理解为几个关键姿态的顺序组合，利用混合高斯模型GMM模型表征动作关键姿态的方法，简化了问题的处理，具有一定的有效性，识别和判定准确解决了煤矿放炮动作时间序列长、动作复杂、判定困难的问题。
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公开(公告)号：CN106695791A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710017097.0
申请日：2017-01-11
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： B25J9/16
CPC分类号： B25J9/1664 , B25J9/1661 , B25J9/1669
摘要： 一种四足仿生机器人连续自由步态生成方法，包括以下步骤：（1）获得地形点云数据，得到地形的高程图，对比预先设立的阈值，判断地形中的不可落足区域；（2）计算机器人各足选定为摆动足时，保证机器人在足摆动阶段稳定性所需要的重心调整量；（3）根据机器人各足的位置，选定摆动足；（4）机器人按照计算的重心调整量主动调整重心至目标位置；（5）结合地形信息与机器人的位置信息，为摆动足选择地形中的相应位置点作为最优落足点；（6）摆动足摆动至最优落足点，当摆动足的足底触底传感器检测到触地，转到步骤（2）。该方法可使机器人避免出现因落足于不可落足区域而造成失稳的情况，从而自主、稳定、快速地通过复杂的崎岖地形。
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公开(公告)号：CN110502857B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201910800870.X
申请日：2019-08-27
申请人： 山东科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种面向四足机器人的地形崎岖度在线估计方法，（1）将四足机器人的摆动足运动轨迹分为匀速上升阶段、摆动足向前摆动至目标落足点的正上方阶段以及摆动足下落至碰到地面阶段三个阶段；（2）将四足机器人按照选定的迈步顺序依次完成四只足的迈步运动定义为一个步态周期，将第m‑s个步态周期至第m个步态周期中mti的标准差mσt的平均值作为四足机器人在第m+1个步态周期越过地形的崎岖度估计值Rm+1，并得到第m+1个步态周期中对机器人所行走地形崎岖度变化趋势的估计值pm+1；（3）调整第一阶段中摆动足的抬足高度。该方法在不依靠地形感知设备的情况下，可实现四足机器人对所行走地形崎岖度的实时估计，有效地提高机器人的地形适应性。
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公开(公告)号：CN112571418A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011473046.7
申请日：2020-12-15
申请人： 山东科技大学
摘要： 一种四足机器人运动状态聚类与自主决策方法，包括以下步骤：（1）记录机器人各足迈步时对应的迈步时间序列进行时域特征提取，记录机器人不同稳定状态时对应的躯干横滚角的变化，进行时域特征提取，并分别将其聚类；（3）建立四足机器人运动性能的综合评价函数；（4）根据综合评价函数，进行四足机器人通过复杂地形的实验，得到机器人自主决策中的相关参数；（5）根据确定的自主决策中的相关参数及机器人运动过程中实时的迈步时间和躯干横滚角信息实现控制参数的自主决策，自主生成与当前行走地形与机器人运动状态相适应的运动。该方法综合利用迈步时间和当前稳定性聚类分析结果，进行自主决策，实现四足机器人对地形的自适应性，保证控制的实时性。
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公开(公告)号：CN111840966A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010742383.5
申请日：2020-07-29
申请人： 山东科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像识别的乒乓球训练智能评价方法和系统，包括乒乓球发球机，乒乓球台，投影仪，摄像镜头，控制系统以及手机APP软件系统。投影设备根据手机APP设置，投影到乒乓球桌面指定乒乓球落点的区域；摄像头采集乒乓球桌面的图像，图像分析软件利用图像识别的学习方法识别回球落点区域以及回球速度信息，对回球的质量给出评价。手机APP软件负责参数设置、评价信息反馈以及分析指点。该系统改变了乒乓球发球机训练的枯燥无趣和无针对性训练的问题，增加了训练的趣味性和针对性。
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公开(公告)号：CN111338338A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010105923.9
申请日：2020-02-20
申请人： 山东科技大学
摘要： 一种基于路面特征聚类分析的机器人速度自适应控制方法，是在复杂路面情况下，基于姿态传感器获取的运动中机器人本体垂直方向的振动加速度信号，采用聚类算法完成对路面信息的聚类分析，获得地面类型所处类别的概率，同时通过获取分析机器人本体的俯仰角信号，对机器人所处的路面坡度进行分类，最终通过决策完成对机器人的自适应速度控制。本发明根据机器人本体的垂直方向振动加速度以及机器人所处路面的坡度实现机器人运动速度的自适应控制，在保证机器人运动的稳定性的前提下实现了机器人运动的高效性，提高了机器人运动控制的总体性能。
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