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公开(公告)号：CN114795750A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210585952.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 西南交通大学
IPC: A61G7/10 , A61G7/14 , F16F15/067
Abstract: 本发明公开了一种移乘护理装置，包括：机器人躯干、俯仰单元、侧弯单元、底部支架和轮子；所述机器人躯干与俯仰单元固定连接；所述俯仰单元与侧弯单元连接；所述侧弯单元与底部支架固定连接；所述底部支架通过减震模块和万向轮驱动模块与轮子连接；本发明解决了现有移乘护理装置底部采用麦克纳姆轮或全向轮存在结构复杂，承重能力较差、稳定性和灵活性差的问题，现有移乘护理装置的腰部存在只能实现单自由度的俯仰运动的问题，现有移乘护理装置的腰部存在安全性和稳定性较差的问题。
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公开(公告)号：CN115479540B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211115443.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光扫描的岩溶突水灾害量级评估方法和系统，包括：S1：在目标山体中确定出评估指标列表中每个评估指标的测量区域；S2：基于激光扫描技术在每个评估指标的测量区域获取对应评估指标的原始数据；S3：基于评估指标的指标统计方式和对应的原始数据，确定出目标山体的个性化评估指标；S4：基于目标山体的个性化评估指标和预设的岩溶突水灾害量级评估算法，获得目标山体的岩溶突水灾害量级评估结果；用以基于预设的评估指标列表和预设的岩溶突水灾害量级评估算法实现对岩溶突水灾害量级评估方法的统一，提高了灾害预测精度，且利用激光扫描获取评估指标的原始数据，提高了岩溶水突水灾害的量级评估效率。
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公开(公告)号：CN115479540A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211115443.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光扫描的岩溶突水灾害量级评估方法和系统，包括：S1：在目标山体中确定出评估指标列表中每个评估指标的测量区域；S2：基于激光扫描技术在每个评估指标的测量区域获取对应评估指标的原始数据；S3：基于评估指标的指标统计方式和对应的原始数据，确定出目标山体的个性化评估指标；S4：基于目标山体的个性化评估指标和预设的岩溶突水灾害量级评估算法，获得目标山体的岩溶突水灾害量级评估结果；用以基于预设的评估指标列表和预设的岩溶突水灾害量级评估算法实现对岩溶突水灾害量级评估方法的统一，提高了灾害预测精度，且利用激光扫描获取评估指标的原始数据，提高了岩溶水突水灾害的量级评估效率。
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公开(公告)号：CN115257988A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210671425.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: B62D57/024 , B25J11/00 , B25J19/02
Abstract: 本发明涉及一种自适应壁面的攀爬维护机器人，包括：机架，具有抱紧空间，机架还具有端口部；锁紧机构，设置于机架的端口部，通过改变端口部之间的距离以调节抱紧空间的尺寸；行驶机构，设置于机架，行驶机构包括行驶组件和限位组件，行驶组件用于带动机架升降，限位组件具有第一工作位和第二工作位，在第一工作位时，限位组件控制锁紧机构缩小抱紧空间的尺寸，在第二工作位时，限位组件控制锁紧机构增大抱紧空间的尺寸；能够通过限位组件检测行驶组件与待抱紧物之间相抵的作用力是否到达预设值，从而在抱紧空间的尺寸过大或过小时控制锁紧机构调节抱紧空间尺寸，以适用于不同尺寸的待抱紧物，达到增加机器人泛用性的效果。
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公开(公告)号：CN115394412A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211030783.9
申请日：2022-08-26
Applicant: 西南交通大学
IPC: G16H40/20 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种移乘护理机器人舒适度评估方法，包括以下步骤：S1、采集压力特征数据和位置姿态数据，构建训练任务，并对训练任务进行划分，得到支持集和查询集；S2、采用训练任务的支持集和查询集对移乘护理机器人舒适度评估模型进行训练，得到训练完成的移乘护理机器人舒适度评估模型；S3、采用训练完成的移乘护理机器人舒适度评估模型对待评估的任务进行评估，得到移乘护理机器人舒适度；本发明从位置姿态和压力两方面出发去衡量舒适度，使得适度评价结果更可靠，且运用在日常使用中，能根据输入数据更新模型，可以更好适应不同受护理人群的身体特征，同时能通过少量的样本就能达到好的训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114800532B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210734902.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请涉及机械臂控制参数确定方法、装置、设备、介质和机器人，所述方法包括：获取机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、在k时刻与目标对象的实际交互力以及在（k+1）时刻与所述目标对象的期望交互力；构建所述机械臂在k时刻的期望运动参数值和所述机械臂在k时刻与所述目标对象的实际交互力的线性模型；迭代调整所述线性模型中的时变系统参数，直至所述机械臂在（k+1）时刻的期望交互力与所述机械臂在k时刻的实际交互力的交互力差值小于预设偏差阈值，并获取完成迭代调整时所述时变系统参数的参数值；基于所述机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、所述交互力差值以及所述参数值，确定所述机械臂在k时刻的期望运动参数值。
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公开(公告)号：CN116739077B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311029693.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请涉及一种基于课程学习的多智能体深度强化学习方法和装置。所述方法包括：基于作用半径，确定初始多智能体深度强化学习模型的环境；在初始多智能体深度强化学习模型的环境中，完成一次多智能体深度强化学习模型的训练；重复上述过程，直到多智能体深度强化学习模型完成一个时间节点的训练；重复多智能体深度强化学习模型时间节点的训练过程，得到待评估模型；计算待评估模型与环境交互所得的奖励值，根据奖励值的计算结果，更新作用半径，重复此步骤，直到得到完备多智能体深度强化学习模型。采用本方法能够解决因为占用计算机资源多而导致计算机处理课程任务的效率低的问题。
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公开(公告)号：CN116739077A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311029693.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请涉及一种基于课程学习的多智能体深度强化学习方法和装置。所述方法包括：基于作用半径，确定初始多智能体深度强化学习模型的环境；在初始多智能体深度强化学习模型的环境中，完成一次多智能体深度强化学习模型的训练；重复上述过程，直到多智能体深度强化学习模型完成一个时间节点的训练；重复多智能体深度强化学习模型时间节点的训练过程，得到待评估模型；计算待评估模型与环境交互所得的奖励值，根据奖励值的计算结果，更新作用半径，重复此步骤，直到得到完备多智能体深度强化学习模型。采用本方法能够解决因为占用计算机资源多而导致计算机处理课程任务的效率低的问题。
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公开(公告)号：CN114800532A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210734902.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请涉及机械臂控制参数确定方法、装置、设备、介质和机器人，所述方法包括：获取机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、在k时刻与目标对象的实际交互力以及在（k+1）时刻与所述目标对象的期望交互力；构建所述机械臂在k时刻的期望运动参数值和所述机械臂在k时刻与所述目标对象的实际交互力的线性模型；迭代调整所述线性模型中的时变系统参数，直至所述机械臂在（k+1）时刻的期望交互力与所述机械臂在k时刻的实际交互力的交互力差值小于预设偏差阈值，并获取完成迭代调整时所述时变系统参数的参数值；基于所述机械臂在（k‑1）时刻的期望运动参数值、所述交互力差值以及所述参数值，确定所述机械臂在k时刻的期望运动参数值。
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公开(公告)号：CN115257988B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210671425.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: B62D57/024 , B25J11/00 , B25J19/02
Abstract: 本发明涉及一种自适应壁面的攀爬维护机器人，包括：机架，具有抱紧空间，机架还具有端口部；锁紧机构，设置于机架的端口部，通过改变端口部之间的距离以调节抱紧空间的尺寸；行驶机构，设置于机架，行驶机构包括行驶组件和限位组件，行驶组件用于带动机架升降，限位组件具有第一工作位和第二工作位，在第一工作位时，限位组件控制锁紧机构缩小抱紧空间的尺寸，在第二工作位时，限位组件控制锁紧机构增大抱紧空间的尺寸；能够通过限位组件检测行驶组件与待抱紧物之间相抵的作用力是否到达预设值，从而在抱紧空间的尺寸过大或过小时控制锁紧机构调节抱紧空间尺寸，以适用于不同尺寸的待抱紧物，达到增加机器人泛用性的效果。
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