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[发明专利]基于RBF神经网络的无人车控制方法-CN202011618750.7有效
发明人：敖邦乾;梁定勇;敖帮桃 -专利权人：遵义师范学院
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及车辆控制技术领域，具体为一种基于RBF神经网络的无人车控制方法，包括：S100：获取障碍物数据并进行预处理；S200：建立基于RBF神经网络模型的控制模型；S300：构建样本训练样本集，对控制模型进行训练；S400：将预处理后的障碍物数据输入控制模型进行处理，输出控制参数。本申请的一种基于RBF神经网络的无人车控制方法，能够根据障碍物距离和角度信息，生成对速度以及角度的控制量，进而实现智能控制；可以简化避障控制过程中对传感器数据的处理逻辑和复杂度；传感器发生变动时，不需要对控制逻辑的算法进行其他改动，通用性强，易于拓展维护。
基于 rbf 神经网络无人控制方法

[发明专利]基于有限源数据的遗失物检测及提示方法-CN202011629138.X有效
发明人：敖邦乾;梁定勇;敖帮桃 -专利权人：遵义师范学院
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体为一种基于有限源数据的遗失物检测及提示方法，包括：定点监测步骤：通过摄像头检测监测区域内是否出现预先设定的目标，若出现，则提醒用户；采集步骤：通过用户佩戴的手环采集用户手势动作；对比步骤：将所述手势动作与数据库中的手势动作进行对比，得出所述手势动作对应的操作动作；判断步骤：判断所述操作动作的类型是否为放置物品的操作动作，若所述操作动作的类型为放置物品的操作动作，则记录所述手势动作实施时用户的位置和时间，作为提示点数据；查看步骤：若用户有物品遗失，则可通过手环查看提示点数据。本方案能更好的针对活体生物和物品不同的特性进行检测，进而帮助用户找到遗失物。
基于有限数据遗失检测提示方法

[发明专利]基于DQN的车间多功能机器人-CN202011615034.3有效
发明人：敖邦乾;梁定勇;敖帮桃;令狐金卿 -专利权人：遵义师范学院
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及机器人控制技术领域，具体为一种基于DQN的车间多功能机器人，包括：DQN神经网络模型构建模块，用于根据算法模型构建DQN神经网络模型；训练模块，用于对DQN神经网络模型进行训练；SLAM图像构建模块，用于根据传感器数据生成SLAM图像；环境状态生成模块，用于根据SLAM图像生成状态；可行动作集构建模块，用于将坐标平面划分N个方向，形成可行动作集；控制模块，用于将可行动作集以及SLAM图像数据作为输入，通过DQN神经网络模型输出行为控制决策。本申请的一种基于DQN的车间多功能机器人，能够通过自学习满足多种不同任务需求，解决当前机器人由于应用的场景和任务单一而存在的成本高、收益低的问题。
基于 dqn 车间多功能机器人