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[发明专利]一种基于完全迁移学习的LSTM网络优化的驾驶意图推理方法-CN202310702577.6在审
发明人： 廉宇峰;李丙林;李岩;刘帅师;孙中波;刘艳平;刘克平 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明属于电动汽车主动安全技术领域，具体的说是一种基于完全迁移学习的LSTM网络优化的驾驶意图推理方法。包括以下步骤：步骤一、建立驾驶意图多变量分数阶灰色模型；步骤二、判断源域与目标域是否具有相似性；步骤三、对LSTM网络进行设计与完全迁移；步骤四、对分数阶进行优化计算，从而确定驾驶意图。本发明直接由路面工况推理驾驶意图，干扰信息少，精度较高；灰色绝对关联度的引入省去了大量的数据的概率计算，计算负担大大减小。
一种基于完全迁移学习 lstm 网络优化驾驶意图推理方法

[发明专利]一种粒子群优化的水质参数分数阶预测方法-CN202310764966.1在审
发明人： 廉宇峰;冯文焕;李丙林;刘艳平;刘帅师;孙中波;刘克平;孙宏亮 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明是一种粒子群优化的水质参数分数阶预测方法。包括：一、通过算法求解分数阶阶数r值；二、对随机振荡序列进行非等间距变换，将非等间距序列转换为等间距序列；三、建立随机振荡序列灰色预测模型；四、对求解出的等间距序列进行逆变换获得非等间距随机振荡序列的灰色预测模型；五、获得模型预测水质的各项参数；本发明在考虑了分数阶模型能够更好的利用新信息，满足新信息优先原理，够较好地拟合与预测等间距随机振荡序列的同时，引入平滑和振荡平均相对误差加权的目标函数，通过粒子群算法对分数阶阶数r值进行寻优，建立了非等间距随机振荡序列分数阶灰色预测模型，提高了对水质参数拟合与预测的有效性与实用性。
一种粒子优化水质参数分数预测方法

[发明专利]一种基于递归神经网络的多移动臂分布式协同控制方法-CN202310309299.8在审
发明人：孙中波;肖兴田;廉宇峰;唐世军;费宇哲;刘克平 -专利权人：长春工业大学;吉林工程技术师范学院
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于递归神经网络的多移动臂协同控制方法，其方法包括以下步骤：a.测量移动机械臂的移动平台与机械臂的硬件参数；b.根据需求设计多个移动机械臂协同运动的期望轨迹函数；c.基于D‑H参数法和移动机械臂整体模型得到机械臂末端执行器关于世界坐标系的运动学方程；d.针对多个移动机械臂协同控制问题采用分布式通信方案，构建重复运动为目标函数和分布式协同控制为等式约束的二次规划问题；e.提出递归神经网络求解带噪声干扰的多移动机械臂协同控制的二次规划问题。本发明采用面向重复运动的分布式方案，可以在各个移动机械臂彼此之间有限的通信条件下协同运动完成给定的主任务，并在重复运动优化指标下达到最优。
一种基于递归神经网络移动分布式协同控制方法

[发明专利]一种移动臂关节角度约束的抗噪型神经网络轨迹跟踪控制-CN202310252380.7在审
发明人：孙中波;费宇哲;刘克平;唐世军;许长贤;肖兴田;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动臂关节角度约束的抗噪型神经网络轨迹跟踪控制方法，涉及移动机器人领域，特别涉及一种基于运动学、关节角度约束及抗噪型归零神经网络的移动机械臂轨迹跟踪控制方法。包括以下步骤：采集移动机械臂车轮、机械臂的初始角度数据以及可活动角度范围；设计移动机械臂跟踪的期望轨迹；基于移动机械臂运动学特性建立整体运动学模型；建立关节角度不等式约束并转化为等式约束；针对轨迹跟踪问题定义了一个向量型误差函数；结合移动机械臂运动学模型、角度约束和抗噪型归零神经网络，构造抗噪型归零神经网络控制器，求解抗噪型归零神经网络动力学方程，解决关节角度约束的移动机械臂在噪声扰动下的轨迹跟踪问题。
一种移动关节角度约束抗噪型神经网络轨迹跟踪控制

[发明专利]基于时空同步队列特性雷视融合目标信息系统及方法-CN202210765891.4有效
发明人：冯保国;廉宇峰;秦义雄 -专利权人：北京中盛国芯科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于时空同步队列特性雷视融合目标信息系统及方法，包括雷达采集系统、摄像机采集系统、数据筛查系统和数据融合系统。本发明通过利用不同设备采集同一目标不同的属性信息并利用空间、时间和数据库中队列数据库的工作特性，采用数据时间差、等待差容错机制，对发生错误的数据进行排除纠正，从而达到高效快速融合的目的，通过系统以及数据融合的方法，对设备的安装角度、位置、通信延时、数量、种类等内容要求最低，方便布设，降低多设备间数据融合的成本，另外队列和目标采集区域的数量可以根据实际道路情况或其他环境情况任意设定不受限制，通过这种方式可以实现两两融合、分组融合、错位融合的工作机制。
基于时空同步队列特性融合目标信息系统方法

[发明专利]一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法-CN202211429327.1在审
发明人：刘帅师;宋宜虎;孙中波;廉宇峰;杨宏韬;于微波;王冬梅;穆欣 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法，属于模式识别与计算机视觉领域。将空间记忆模块嵌入到特征提取网络中，获得更具区分性的行人特征图，对批量归一化之前的行人特征向量计算改进的三元组损失，对归一化之后的行人特征向量计算分类损失，完成训练，计算查询行人特征和图库中行人特征的欧氏距离，按照距离的大小进行递增排序，得到查询行人的近邻列表，完成行人重识别。优点在于使用单尺度行人特征解决行人重识别的遮挡问题，不仅减少了训练时间与模型复杂度，也减少了推理时间，可以更好地应用于重识别系统，空间记忆模块只需要占用少量的内存，就可以使得模型的精度得到提升。
一种基于尺度特征表达遮挡行人识别方法

[发明专利]一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法-CN202110754182.1有效
发明人：孙中波;赵立铭;刘克平;张振国;王刚;刘永柏;李岩;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法。针对张拉整体结构找形问题，结合一种改进Broyden‑Fletcher‑Goldfarb‑Shanno(BFGS)算法与抗噪型归零神经网络的技术，将张拉整体结构找形问题转化为非线性无约束优化问题，设计了一种改进抗噪型归零神经网络找形算法(MBFGS‑NTN)。这种找形算法包含以下步骤：a.输入初始信息；b.将力密度线性方程组转化为以节点坐标为变量的非线性方程组，再通过最小二乘法转化为非线性无约束优化问题并计算目标函数的梯度；c.用一种改进BFGS算法计算Hessian矩阵的近似值来代替归零神经网络模型中的Hessian矩阵；d.使用改进抗噪型归零神经网络模型在噪声条件下对张拉整体结构的节点坐标进行迭代求解；e.在目标函数梯度的2‑范数满足给定误差条件后得到节点坐标。
一种基于神经网络整体结构方法

[发明专利]一种水质参数的预测方法-CN201910720527.4有效
发明人： 廉宇峰;李丙林;刘帅师;孙中波;刘克平 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于水质预测与评估领域，具体的说是一种水质参数的预测方法。该方法包括以下步骤：步骤一、对非等间距随机振荡变化的水质参数的已知信息进行建模；步骤二、根据步骤一获得模型预测水质的各项参数。本发明提供了一种水质参数的预测方法，在考虑了传统的ROGM(1,1)模型能够很好地拟合与预测等间距随机振荡序列，引入了非等间距变换和等间隔逆变换，提出了适用于非等间距随机振荡序列的NEROGM(1,1)模型。该模型更加符合实际情况，提高了对水质参数拟合与预测的有效性与实用性，解决了现有水质参数预测模型的不足。
一种水质参数预测方法

[发明专利]一种基于张拉整体结构的膝关节外骨骼康复机器人机构-CN202010617755.1有效
发明人：孙中波;李锋;金龙;段晓琴;易江;张振国;李岩;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于张拉整体结构的膝关节外骨骼康复机器人机构，该发明包括大腿组件、膝关节组件、小腿组件、四个张拉整体结构辅助组件，六个弹簧辅助组件，六个大腿弹簧组件和六个小腿弹簧组件。本发明与患肢构成张拉整体结构，在抬小腿的时候，本发明的大腿弹簧组件和小腿弹簧组件可以有效地代替患者痉挛或者萎缩的肌肉，使得患者有足够的力量抬起小腿。由于本发明有强大的人机交互性能，从而保证患者在康复训练中得到良好的康复效果，极大地提高了康复训练的安全性。
一种基于整体结构膝关节骨骼康复机器人机构

[发明专利]非凸抗噪型归零神经网络的移动机械臂重复运动规划-CN202210632480.8在审
发明人：孙中波;唐世军;刘克平;廉宇峰;刘帅师;周彦鹏;费宇哲;肖兴田 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种非凸抗噪型归零神经网络的移动机械臂重复运动规划方法，其方法包括以下步骤：a.基于完整性约束和空间坐标变换得到移动平台与机械臂的整体移动机械臂运动学方程；b.针对移动机械臂重复运动构建关节和车轮速度限制、轨迹跟踪和重复运动多个子任务的时变二次规划；c.提出非凸抗噪型归零神经网络求解移动机械臂在噪声扰动的二次规划模型。本发明基于给定的期望轨迹函数与实际运动轨迹间的差值作为误差函数，设计非凸抗噪型归零神经网络控制器，抑制移动机械臂轨迹跟踪过程中噪声干扰，增强鲁棒性。非凸集合通过两次约束将误差变化率从较大非凸集合约束到很小非凸集合内，增强稳定性，最终完成轨迹跟踪任务。
非凸抗噪型归零神经网络移动机械重复运动规划

[发明专利]一种基于表面肌电信号的上肢外骨骼机器人控制方法-CN202110382391.8在审
发明人：孙中波;刘永柏;刘克平;王刚;张振国;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表面肌电信号的上肢外骨骼机器人控制方法，其方法包括以下步骤：a.同步采集表面肌电信号以及运动角度信号；b.肌电信号预处理；c.计算上肢肩、肘、腕三个关节的实时力矩；d.识别人体主动运动意图；e.设计上肢外骨骼机器人控制器；f.构建具有干扰项的上肢外骨骼机器人拉格朗日动力学模型，实现上肢外骨骼机器人在噪声干扰的情况下带动患者上肢进行康复训练。本发明基于患者上肢的主动运动意图及上肢实际运动角度，设计了抗噪声归零神经网络模型控制器，克服了康复训练环境中的噪声干扰，实现了上肢外骨骼机器人在带动患者康复训练过程中的人机交互控制，从而为患者提供一个主动、安全的康复训练环境。
一种基于表面电信号上肢骨骼机器人控制方法

[发明专利]一种新型下肢康复外骨骼机器人以及控制方法-CN202010782959.0有效
发明人：刘克平;李婉婷;孙中波;张振国;金龙;段晓琴;易江;李岩;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型下肢康复外骨骼机器人，属于医疗器械技术领域，包括:躯干总成、腿部总成、电源、肌电信号采集仪和中央控制器；所述躯干总成包括：支架、腰带、三角支架和腰部垫块；所述腿部总成包括：膝关节电机、L型万向连杆、大腿支架、万向连杆电机、大腿绑带、软轴、传动蜗杆、小腿支架、伸缩支架、大腿压力传感器、大腿角度传感器、小腿压力传感器、小腿角度传感器和小腿绑带。本发明所提供的一种新型下肢康复外骨骼机器人，采用球形接头连接，同时柔性背心贴合身体，使设备更稳固而且提高了舒适性和灵活性，实现了腿部的轻量化设计，同时采用软轴传动，增加了装置柔性，提高了舒适度。
一种新型下肢康复骨骼机器人以及控制方法

[发明专利]一种基于深度学习的结构光焊缝曲线识别与拟合方法-CN202111471476.X在审
发明人：刘帅师;周思羽;白戎;刘克平;孙中波;廉宇峰;杨宏韬;于微波 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的结构光焊缝曲线识别与拟合方法，属于焊缝跟踪技术领域，包括采集焊缝图像并制作样本数据集，构建了改进U‑Net网络模型，模型包括卷积神经网络和反卷积神经网络，通过卷积神经网络提取待识别焊缝的图像特征，增强网络对图像边缘信息的提取，使网络更具通用性，利用改进后的U‑Net网络模型进行焊缝图像分割，在对分割后的图片进行中心线和焊缝特征点提取，最后基于焊缝特征点拟合出待焊接的曲线。优点是，简化了提取焊缝图像的结构光条中心线的操作步骤，提高了中心线的提取精度，节省了图像预处理过程所用的时间，能够提高焊缝识别的精度和效率，节省了图像预处理过程所用的时间，提高检测的实时性。
一种基于深度学习结构焊缝曲线识别拟合方法

[发明专利]一种用于表征驾驶员意图的预测模型的建模方法-CN202111364777.2在审
发明人： 廉宇峰;李丙林;李岩;刘帅师;孙中波;刘克平;孙宏亮 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明属于电动汽车主动安全领域，具体的说是一种用于表征驾驶员意图的预测模型的建模方法。包括以下步骤：步骤一、确定整数阶离散灰色模型扰动界的映射关系；根据整数阶离散灰色模型扰动界的映射关系确定分数阶离散灰色模型扰动界的映射关系；步骤二、基于扰动界和Gamma函数的分数阶优化，优化分数阶离散灰色模型扰动界的映射关系，以获得分数阶的最优值；步骤三、根据计算的分数阶次最优解和驾驶员意图原始数据，建立表征驾驶员意图的优化分数阶离散灰色预测模型。本发明无需迭代计算或反复人工修正操作，无需相应的估计算法支撑，通过离线计算即可获得优化的分数阶，缩短了优化分数阶程序的开发周期。
一种用于表征驾驶员意图预测模型建模方法

[发明专利]一种刚柔耦合的下肢外骨骼的穿戴康复机器人-CN202110391375.5在审
发明人：刘克平;滕召纬;孙中波;金龙;李岩;廉宇峰;刘帅师 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本文提出一种刚柔耦合的下肢外骨骼穿戴式康复机器人，主要由两个对称的髋部装置、膝部装置、踝部装置以及外框架和跑步机五部分组成，主要针对下肢运动障碍人员后期康复应用。本文所提刚柔耦合的下肢外骨骼穿戴式康复机器人除了具备人体下肢三关节相应自由度运动意外，还特意在下肢三关节提出了柔性结构进行上下肢体的连接，通过相应关节的弹簧结合减震器进行关节压力减小，用以模拟人体运动时关节软骨所起到的缓冲作用，除此以外还进行了相应的肢体延展设计用以适应不同身高的人进行相应训练。
一种耦合下肢骨骼穿戴康复机器人

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