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公开(公告)号：CN109916407B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910108561.6
申请日：2019-02-03
申请人： 河南科技大学
摘要： 基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，包括：S1、构建室内机器人的惯导运动学模型和超宽带量测模型，并且初始化自适应卡尔曼滤波器；S2、基于惯导运动学模型和超宽带量测模型生成组合量测方程，并且利用组合量测方程对室内机器人的状态进行量测，得到量测值；S3、对量测值中的野值进行处理，得到修正值；S4、使用自适应估计算法估计修正值的噪声协方差；S5、将噪协方差代入到自适应卡尔曼滤波器中对量测值进行更新，得到优化值。本发明提供一种基于自适应卡尔曼滤波器的室内移动机器人组合定位方法，具有高定位精度和高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113118747B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110437259.2
申请日：2021-04-22
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明公开一种大口径端盖推进机构及装配方法、压装拧紧设备，包括压装组件，由其提供推动力推进端盖进入筒体的压装端，其包括压装电机、连接螺杆和螺块，连接螺杆的一端与压装电机的动力输出轴连接，另一端与螺块连接；定位组件，用于端盖定位座和筒体的固定连接，包括端板和端盖定位座，所述端板位于筒体的一端，在端板的中心处形成有用于端盖和端盖定位座穿过的通孔，所述通孔外缘的端板上安装有用于实现端盖定位座和筒体一体连接的定位插块；本装置具有可以实现端盖的自动抓取，自动放入工装，工装自动推进顶紧，同时可实现螺纹件的自动对中，在保证同轴度的情况下实现自动装配，减少人工，降低劳动强度，从而提高工作效率。
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公开(公告)号：CN108256486B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810050720.7
申请日：2018-01-18
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于非负低秩和半监督学习的图像识别方法及装置，首先获取图像数据集，数据集包括标记数据和未标记的数据，然后根据高斯场和调和函数与低秩表示函数得到目标函数，且对低秩表示函数的系数进行非负约束，将目标函数转化为拉格朗日函数，对拉格朗日函数中的各变量及拉格朗日乘数、惩罚因子进行更新；不断进行迭代更新直至结束，输出图像数据集的标签矩阵，根据标签矩阵对测试数据进行分类识别。本发明将半监督学习和低秩表示相结合，能够将全局结构信息和局部结构信息都得到很好的利用，且可以有效地消除或减轻样本的腐败，并且对噪声具有很好的鲁棒性，无论训练样本或测试样本是否被损坏，均可以获得很好的分类性能。
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公开(公告)号：CN113118747A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110437259.2
申请日：2021-04-22
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明公开一种大口径端盖推进机构及装配方法、压装拧紧设备，包括压装组件，由其提供推动力推进端盖进入筒体的压装端，其包括压装电机、连接螺杆和螺块，连接螺杆的一端与压装电机的动力输出轴连接，另一端与螺块连接；定位组件，用于端盖定位座和筒体的固定连接，包括端板和端盖定位座，所述端板位于筒体的一端，在端板的中心处形成有用于端盖和端盖定位座穿过的通孔，所述通孔外缘的端板上安装有用于实现端盖定位座和筒体一体连接的定位插块；本装置具有可以实现端盖的自动抓取，自动放入工装，工装自动推进顶紧，同时可实现螺纹件的自动对中，在保证同轴度的情况下实现自动装配，减少人工，降低劳动强度，从而提高工作效率。
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公开(公告)号：CN107644267B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710812597.3
申请日：2017-09-11
申请人： 河南科技大学
摘要： 一种基于D‑S证据理论的温室控制决策融合方法，包括如下步骤：步骤一、使用箱线图提取温室内传感器量测值中的野值，并对野值进行修正；步骤二、对修正后的量测值进行聚类融合，得到聚类值集合；步骤三、利用聚类值集合与决策基准值集合通过D‑S证据理论对聚类值进行决策分配。本发明提供一种基于D‑S证据理论的温室控制决策融合方法，能够有效提升温室环境中指标数据的融合精度和决策可信度，同时降低决策风险。
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公开(公告)号：CN110967017A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911154494.8
申请日：2019-11-22
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明提供一种用于双移动机器人刚体协作搬运的协同定位方法，包括以下步骤：S1、构建基于刚性约束的双机器人系统的运动学模型和量测模型；S2、初始化高斯-厄米特求积分卡尔曼滤波器；S3、基于运动学模型对双机器人系统进行状态推演，得到刚体状态预测值；S4、获取双机器人系统的状态量测值，并且将状态量测值与量测模型相结合计算卡尔曼增益；S5、利用卡尔曼增益对刚体状态预测值进行更新后得到刚体状态估计值；S6、将更新后的刚体状态估计值转换为双机器人系统中的两个移动机器人的位姿状态，其能够融合由不变刚性约束产生的相对距离与方位约束条件限制误差上界，使得估计结果更加接近真实运动轨迹。
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公开(公告)号：CN110008985A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910108545.7
申请日：2019-02-03
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种基于改进D-S证据理论规则的舰载机群目标识别方法，包括：S1、识别装置利用多种探测传感器对舰载机群目标进行探测，获取多个探测数据；S2、识别装置根据探测数据抽取若干个原始证据；S3、识别装置对原始证据进行概率转换，得到修正证据；S4、当修正证据的数量等于2时识别装置采用全局冲突系数表征修正证据的冲突度，当修正证据的数量大于2时识别装置采用扩展冲突系数表征修正证据的重读图；S5、识别装置判断证据冲突度是否大于0.5，并根据判断结果选择，若大于则对冲突证据进行折扣处理，若小于或者等于则保持不变，得到折扣证据；S6、识别装置基于D-S证据理论对折扣证据进行融合，得到目标识别结果。本发明识别率更高，识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN108428252A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810209777.7
申请日：2018-03-14
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 一种单线阵相机畸变标定方法，包括步骤：S1、利用面阵相机畸变模型获得单线阵相机畸变模型和畸变方程；S2、利用单线阵相机畸变模型获得畸变参数计算方程；S3、获取单线阵相机的成像中心，并选取若干个共线的成像点，共同代入到畸变参数计算方程中求得畸变参数；S4、对成像中心和畸变参数进行优化，获得优化畸变中心和优化畸变参数。本发明提供一种单线阵相机畸变标定方法，未知参数少、计算过程简单，而且标定结果的精确度高。
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公开(公告)号：CN108256486A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810050720.7
申请日：2018-01-18
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于非负低秩和半监督学习的图像识别方法及装置，首先获取图像数据集，数据集包括标记数据和未标记的数据，然后根据高斯场和调和函数与低秩表示函数得到目标函数，且对低秩表示函数的系数进行非负约束，将目标函数转化为拉格朗日函数，对拉格朗日函数中的各变量及拉格朗日乘数、惩罚因子进行更新；不断进行迭代更新直至结束，输出图像数据集的标签矩阵，根据标签矩阵对测试数据进行分类识别。本发明将半监督学习和低秩表示相结合，能够将全局结构信息和局部结构信息都得到很好的利用，且可以有效地消除或减轻样本的腐败，并且对噪声具有很好的鲁棒性，无论训练样本或测试样本是否被损坏，均可以获得很好的分类性能。
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公开(公告)号：CN104660999B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510109418.0
申请日：2015-03-13
申请人： 河南科技大学
摘要： 本发明公开了一种对非匀速运动物体进行标准化图像采集的方法及装置，在以三线阵CCD相机的拍摄位置作为开始位置往一侧延伸一段距离的区域内，通过等间距设置的激光传感器将该区域分割成多个相等的区间；根据激光传感器间距以及三线阵CCD相机的焦距调整三线阵CCD相机与通过该区域的物体表面的距离，使三线阵CCD相机的成像范围等于激光传感器的间距；利用运动物体通过该区域时依次阻断激光传感器而产生的信号控制三线阵CCD相机间歇采集运动物体的图像，并将该图像数据传输至计算机以形成连续无间断的标准图像。本发明易于操作，利用激光传感器直接触发三线阵相机进行拍摄，不需要调节相机的拍摄频率，可有效避免漏扫现象。
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