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公开(公告)号：CN116637334A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310373906.7
申请日：2023-04-10
Abstract: 本发明提出了一种用于偏瘫患者的躯干诱导康复训练系统及其使用方法，包括铝型材框架模块、电机及缠绕模块、安全反馈模块、绑缚模块和控制模块，铝型材框架模块包括铝型材框条和治疗椅，电机及缠绕模块包括滑轨机构、电机机构以及钢丝绳，安全反馈模块包括拉力传感器和加速度传感器，绑缚模块包括腹部绑缚片和腰部绑缚片，控制模块包括工作台、可移动终端控制器设备和终端控制器，通过智能算法并搭建了完整的机械结构，为躯干康复训练增加了新的实现方式，降低了治疗师的工作强度，提高了治疗效率，引入了康复运动诱导机制，鼓励患者由被动转为主动完成康复动作，提升患者的康复训练参与度，有助于提高康复治疗效果。
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公开(公告)号：CN118866230A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410879862.X
申请日：2024-07-02
Applicant: 四川大学华西医院 , 布法罗机器人科技(成都)有限公司
IPC: G16H20/00 , G16H80/00 , A61B5/0205
Abstract: 本发明提出了智能居家脑卒中患者照护系统包括数据采集、处理、用户界面、提醒、倒计时、数据记录和分析模块。系统采集患者的生理、运动、环境和营养数据，实时分析生成个性化康复计划。通过图形界面、语音和触摸屏展示照护任务和健康数据。提醒模块在设定时间通过声音、振动或视觉提示提醒执行任务，未完成时持续提醒。倒计时模块按设定时间倒计时并提醒任务结束。数据记录和分析模块存储和分析任务完成情况，生成健康报告和康复评估。系统支持远程监控，医生和护理人员可远程访问患者数据并提供指导。多用户管理模块支持多个家庭成员协同参与照护。
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公开(公告)号：CN118605264A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410663463.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于机器人系统控制技术领域，具体为一种有限时间收敛的运动受限机器人系统跟踪控制方法，通过引入非线性双向映射函数将有运动约束的跟踪控制问题，转化成无约束的辅助误差跟踪系统的最优控制问题。通过引入动态事件触发机制，提出基于自适应动态规划的运动受限机器人系统跟踪控制方法，实现了最优控制问题的求解。在此基础上，通过设计使控制算法有限时间收敛的评价网络权重参数更新规则、以及给出有限时间收敛上限值，实现了机器人系统跟踪控制的响应速度提升。本发明兼顾机器人系统的稳定性和整体性能。
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公开(公告)号：CN118578379A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410663444.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于机器人系统控制技术领域，具体为一种基于多点人机交互参数优化的外骨骼自适应阻抗控制方法，该方法基于单点期望模型和单点交互环境动力学模型，设计针对多点人机交互阻抗指标函数和优化问题，求得外骨骼关节空间最优阻抗模型。通过引入过程变量，将原始阻抗控制问题转化为非线性系统最优控制问题。通过设计基于评价神经网络的智能学习控制方法，保证外骨骼系统的最优控制性能。通过设计基于动态回归扩展与混合技术的权重参数更新算法，提升了神经网络参数学习过程的瞬态性能，松弛了对传统持续激励条件的要求，最终实现人机交互过程中对穿戴者的适应性和柔顺性。
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公开(公告)号：CN118578379B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410663444.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明属于机器人系统控制技术领域，具体为一种基于多点人机交互参数优化的外骨骼自适应阻抗控制方法，该方法基于单点期望模型和单点交互环境动力学模型，设计针对多点人机交互阻抗指标函数和优化问题，求得外骨骼关节空间最优阻抗模型。通过引入过程变量，将原始阻抗控制问题转化为非线性系统最优控制问题。通过设计基于评价神经网络的智能学习控制方法，保证外骨骼系统的最优控制性能。通过设计基于动态回归扩展与混合技术的权重参数更新算法，提升了神经网络参数学习过程的瞬态性能，松弛了对传统持续激励条件的要求，最终实现人机交互过程中对穿戴者的适应性和柔顺性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120067991A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510225621.8
申请日：2025-02-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及传感器可信度估计领域，具体涉及一种燃油传感器可信度估计方法，该方法首先判断飞机燃油传感器的有效性，针对判定结果为有效的传感器通过设计传感器的时间维度信任度函数和空间维度信任度函数，计算传感器在时间维度上的可信度和空间维度上的可信度，然后使用改进的D‑S证据理论融合公式融合这两个维度的可信度，来完成对飞机燃油传感器可信度的评估。与现有技术相比，本发明解决了飞机燃油测量容易受飞行姿态、传感器失效等因素的影响而出现测量结果不准确、不稳定、不可靠的问题。
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公开(公告)号：CN115031744B
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202210612389.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏点云‑纹理信息的认知地图定位方法及系统，属于定位技术领域。本发明充分利用激光雷达准确的深度估计能力和摄像头良好的特征表达能力，采用几何中心估计算法得到交通标识几何信息，并通过交通标识几何信息将点云数据与图片数据融合后，生成认知地图。基于认知地图，利用得到交通标识几何中心信息，采用两阶段搜索策略对自动驾驶车辆当前位置交通标识和认知地图语义层数据中存储的交通标识特征进行匹配定位，得到当前车辆行驶交通标识在认知地图中的对应位置，与车辆自带激光雷达里程计局部定位结果进行融合，实现自动驾驶车辆高精度定位。
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公开(公告)号：CN119831296A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510302195.3
申请日：2025-03-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于多机器人系统技术协同任务分配领域，具体为基于路网拓扑融合边点的多机器人任务分配图分割方法，包括基于边点信息构造路网拓扑图中的最小可分块并存入数据列表；由机器人数量和初始阈值因子生成均衡代价的上下阈值；按数据列表传入最小可分块并计算传入块所对应的路径代价，与阈值均衡代价比较判断是否结束该阶段任务分配或传入下一最小可分块，按设定规则选取下一最小可分块再计算对比，直到当前任务分配结束，以此循环往复；根据机器人数量将全局路网拓扑图划分为对应数量任务组，划分完毕后缩小设定均值代价阈值，通过迭代优化得到最终分割结果。本发明在提升多机器人在复杂城市环境路网遍历搜索的效率同时减小盲目性与冗余。
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公开(公告)号：CN119536365A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411672973.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于四旋翼无人机集群控制技术领域，具体为一种基于神经网络的人机协同无人机最优合围控制方法，通过建立带有指挥家控制输入的领导者动力学模型、四旋翼无人机跟随者的位置动力学模型、姿态动力学模型与无人集群有向图模型；并针对各模型分别设计了分布式跟随者观测器、基于评价神经网络的位置环智能学习控制器与基于评价神经网络的姿态环智能学习控制器，解决了指挥家命令下的多个领导者的最优合围控制问题，具有良好的鲁棒性与适应性。配合基于动态回归扩展与混合技术的权重参数更新算法，提升了姿态环评价神经网络参数学习过程的瞬态性能，并在弱持续激励条件下完成任务。
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公开(公告)号：CN118427665B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410601298.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电的多图融合增强卷积网络运动意图识别方法，构建包括动态通道选择模块，融合增强图卷积模块，时频特征提取模块和意图识别模块的运动意图识别模型，动态通道选择模块选择和屏蔽损坏的脑电信号通道，融合增强图卷积模块融合各信道相关系数矩阵和信道空间距离矩阵构建邻接矩阵，时频特征提取模块提取时频特征输入意图识别模块进行运动意图识别，收集训练样本对运动意图识别模型进行训练，采用训练好的运动意图识别模型对待识别用户的脑电信号进行运动意图识别。本发明通过选择和屏蔽损坏的脑电信号通道，采用多图融合提取不同主体的个性化和共享的空间拓扑特征，提高运动意图识别的准确率。
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