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[发明专利]一种基于元动作分层泛化的机械臂模仿学习方法-CN202210465064.3有效
发明人：张文安;姜国栋;付明磊;刘锦元;刘安东;杨旭升;史秀纺;仇翔;滕游;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种基于元动作分层泛化的机械臂模仿学习方法，包括：获取专家示教数据集，表示为φ(s,a)，其中s表示机械臂各个关节的状态数据，包括空间位姿、力矩、方向角，a表示当前状态映射的机械臂动作；采用聚类的方式将专家示教数据集进行分解，得到分解后的元动作集合；求出各个元动作占示教动作整体的权重{π1，π2，…，πk}，其中权重系数πk与元动作一一对应；根据各个元动作的权重系数，按不同比重进行泛化，生成泛化动作；从泛化后的元动作τ(A1，A2，…，Ak)中随机挑选子动作进行组合，得到泛化示教ψ，其中子动作的次序按照专家示教进行排列，形成与原专家示教相同的目标动作；将泛化示教ψ输入卷积神经网络进行监督学习得到目标动作的执行策略。本发明提高了训练效率和元动作的准确性。
一种基于动作分层泛化机械模仿学习方法

[发明专利]一种无线电干扰识别的对抗样本生成方法及装置-CN202310877392.9在审
发明人：杨星;王阳阳;陆俊;温震宇;周叶剑;洪榛;许颢砾;胡书隆;郑豪杰;万锦昊 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04B17/345 文献下载
摘要：本发明提供一种无线电干扰识别的对抗样本生成方法及装置，所述方法包括：构建无线电干扰信号识别模型，所述无线电干扰信号识别模型用于仿真无线电干扰信号的识别装置；基于干扰信号构建数据集，对所述无线电干扰信号识别模型进行训练，得到训练完毕的无线电干扰信号识别模型；构建用于确定干扰脉冲添加位置以及干扰脉冲幅度的约束模型；获取待发送的干扰信号，将所述约束模型作为目标约束函数，对所述训练完毕的无线电干扰信号识别模型进行差分进化算法求解，得到对抗性扰动因子，将所述对抗性扰动因子添加到所述待发送的干扰信号中，形成对抗样本。本发明产生脉冲形式的扰动，易于由干扰机生成。
一种无线电干扰识别对抗样本生成方法装置

[发明专利]一种基于动态图的物联网传感器异常检测方法和系统-CN202310877460.1在审
发明人：杨星;王阳阳;陆俊;温震宇;周叶剑;洪榛;许颢砾;胡书隆;高华旭;郑烨 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L43/08 文献下载
摘要：本发明给出了一种基于动态图的物联网传感器异常检测方法和系统，属于物联网安全技术领域，该方法包括：获取物联网中每个传感器节点在不同时刻的仿真信号序列，以生成不同时刻对应的物联网传感器节点动态拓扑图；对每个时刻对应的物联网传感器节点动态拓扑图进行特征提取，以确定所述物联网传感器节点动态拓扑图中每个传感器节点在下一时刻的预测信号序列；获取所述物联网中各个传感器节点在下一时刻的实际信号序列；对所述每个传感器节点在下一时刻的预测信号序列和对应传感器节点在下一时刻的实际信号序列进行比较，以判断所述物联网中处于异常状态的传感器节点。本发明能够实时快速地检测到物联网中处于异常状态的传感器，且准确度高。
一种基于动态联网传感器异常检测方法系统

[发明专利]一种低分辨率毫米波雷达与光学相机的标定方法-CN202211589130.4在审
发明人： 周叶剑;李琛玮;李冰凝;陈法龙;彭同友;陈博;张文安 -专利权人：浙江工业大学;中国人民解放军61191部队
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开一种低分辨率毫米波雷达与光学相机的标定方法，将毫米波雷达采集的单帧雷达点云信息与位姿传感器采集的位姿信息融合，输出包含标定板位置信息的点云地图；利用点云滤波算法以及聚类算法对点云地图进行处理，以提取出标定板的毫米波雷达点云；使用目标分割算法分割出标定板在原始图像信息中的二维边缘特征点位置信息；通过标定板的结构先验构建其三维模型，并将其与毫米波雷达点云块进行配准，从而得到拟合后的标定板三维边缘特征点位置信息，并与分割出的二维边缘特征点位置信息进行匹配，得到多组二维与三维的匹配特征点对信息；将多组二维与三维的匹配特征点对信息，作为PnP算法的输入，计算得到用于毫米波雷达与相机标定的外参矩阵。
一种分辨率毫米波雷达光学相机标定方法

[发明专利]用于姿态估计的U-Linked网络、姿态估计方法、角度计算方法-CN202310336730.8在审
发明人： 周叶剑;李玮峰;李冰凝;陈法龙;张文安;温震宇 -专利权人：浙江工业大学;中国人民解放军61191部队
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明涉及姿态检测技术领域，具体涉及用于姿态估计的U‑Linked网络、姿态估计方法、角度计算方法。一种姿态估计方法，包括步骤：A，采集卫星图像数据集，并对卫星图像在二维图像坐标系中手动标注第一坐标点组。B，采用搭建的U‑Linked网络对卫星图像在二维图像坐标系中标注第二坐标点组。C，将卫星图像的第一坐标点组和第二坐标点组生成热图。D，重复迭代步骤A至步骤C，基于热图计算损失函数对U‑Linked网络进行训练，直至损失函数收敛至预设值。E，采集待估计卫星图像，输入训练好的U‑Linked网络中，以得到第三坐标点组，根据所述第三坐标点组估计卫星的姿态。本发明搭建的U‑Linked网络训练成本低，且不依赖序列图像，提升了卫星姿态估计的精准度和实时性。
用于姿态估计 linked 网络方法角度计算方法

[发明专利]基于光学雷达图像投影特征融合的目标三维重建方法-CN202211489770.8在审
发明人： 周叶剑;刘营;王宁;程顺生;菅毛;张文安 -专利权人：浙江工业大学;平湖空间感知实验室科技有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01S17/894 文献下载
摘要：本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于光学雷达图像投影特征融合的目标三维重建方法，包括：由ISAR雷达系统发射信号并接收设定时间段内的回波信号，得到雷达图像；对雷达图像进行背景分割及轮廓提取；对雷达图像进行目标质心匹配，并对体素位置进行判定；获取空间目标的光学图像；对光学图像进行目标质心匹配及轮廓提取；对单站观测下正交的雷达图像和光学图像的轮廓进行融合，进行目标三维特征的重建。本发明的有益技术效果包括：能够有效弥补单站单传感器观测的视角局限性，提高空间目标状态测量的准确性。
基于光学雷达图像投影特征融合目标三维重建方法

[发明专利]基于ISAR图像的目标三维重构方法-CN201811488292.2有效
发明人：张磊;许涛;张曼;周叶剑 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISAR图像的目标三维重构方法，主要解决现有技术运算繁琐、计算量大及效率低的问题。其实现方案为：对n幅ISAR图像进行统计滤波DespecKS法预处理，分别得到预处理后的n幅ISAR图像；应用角点跟踪算法KLT对预处理后的n幅ISAR图像提取特征点并进行跟踪，得到特征点坐标矩阵W；将特征点坐标矩阵W作为输入，利用因子分解法OFM得到目标三维重构结果。本发明运算量小，效率高，精度高，可用于姿态估计和目标识别。
基于 isar 图像目标三维方法

[发明专利]基于单站ISAR图像序列隐马尔可夫模型的自旋卫星状态估计方法-CN202210802542.5在审
发明人： 周叶剑;李玮峰;王宁;程顺生;菅毛;张文安 -专利权人：浙江工业大学;平湖空间感知实验室科技有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G01S19/39 文献下载
摘要：基于单站ISAR图像序列隐马尔可夫模型的自旋卫星状态估计方法，包括：步骤1，根据雷达视线(Line of Sight，LOS)序列，ISAR回波的整个圈数分为几个段。每个段具有相同的角度累积，并使用距离多普勒(Range‑Doppler,RD)成像算法进行处理。步骤2，使用LOS参数计算每个图像的LOS的累积角度。步骤3，从得到的系列图像中可以得到观测值、多普勒维度、目标卫星投影长度范围。步骤4，训练隐马尔可夫模型。步骤5，在状态序列中使用维特比算法(Viterbi algorithm)寻找最优状态。最后采用局部搜索方法求解目标姿态并转换为目标笛卡尔坐标。步骤6，最后依据得到的目标态势序列，使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)去估计目标自旋。自旋参数确定了，还可以实现整个图像序列的方位角缩放。
基于 isar 图像序列隐马尔可夫模型自旋卫星状态估计方法

[发明专利]一种用于激光雷达与相机联合标定的立体标定板及标定方法-CN202210676468.7在审
发明人：张文安;张哲;付明磊;仇翔;刘安东;杨旭升;史秀纺;滕游;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：一种用于激光雷达与相机联合标定的立体标定板，包括底板和一个位于底板中心的正四棱台，底板的四角与四棱台的上底面上具有图像ArUco标记，用于激光雷达特征点的自动识别和跟图像ArUco标记角点的自动匹配，所述图像ArUco标记用于图像标记自动识别。还包括一种用于激光雷达与相机联合标定的标定方法。本发明通过同一激光束在相邻平面上的两条直线相交求得落在棱台侧棱与棱台底面边线上的点继而求出侧棱与底面边线的直线方程，然后通过侧棱与底面边线相交的方法求出四棱台的顶点对应的激光雷达坐标系下的坐标，可以有效的避免用激光雷达的距离跳变确定边沿点，然后拟合顶点这种方法带来的误差，提高激光雷达特征点检测的精度。
一种用于激光雷达相机联合标定立体方法

[发明专利]一种基于立体相机与IMU融合的低速无人车定位方法及系统-CN202210591576.4在审
发明人：张文安;汪伟;付明磊;仇翔;刘安东;杨旭升;史秀纺;滕游;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：一种基于立体相机与IMU融合的低速无人车定位方法，包括以下步骤：步骤1：传感器数据获取及时空同步；步骤2：系统状态向量构建；步骤3：系统初始化判断；步骤4：车辆运动信息传播；步骤5：图像特征提取及跟踪；步骤6：立体相机状态及协方差增广；步骤7：车辆运动信息校正；步骤8：滑动窗口状态管理；步骤9：IMU/无人车车体坐标系位姿转换；步骤10：无人车位姿估计值实时输出。本发明还包括基于立体相机与IMU融合的低速无人车定位系统，包括数据获取层、数据预处理层、算法决策层和状态显示层等。本发明能够在缺失GPS及BDS信号等环境中根据无人车的真实运动轨迹生成精确的位姿信息，是一种低成本、高精度的组合定位方案，可以快速、方便地部署在无人车平台上以实现精确且鲁棒的车辆定位，对缺失GPS及BDS信号等环境中的低速无人车定位具有非常大的参考价值。
一种基于立体相机 imu 融合低速无人定位方法系统

[发明专利]一种用于医疗护理机器人的多模态情感识别方法-CN202210399065.2在审
发明人：付明磊;张欣;张文安;刘锦元;仇翔;刘安东;杨旭升;史秀纺;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种用于医疗护理机器人的多模态情感识别方法，包括：进行多模态情感信息采集，采集到患者的视频信息和音频信息；根据所述视频信息进行表情自注意力情感特征提取和动作自注意力情感特征提取，根据所述音频信息进行语音自注意力情感特征提取和文本自注意力情感特征提取；4种自注意力情感特征进行基于互注意力机制情感特征融合，得到完整的多模态情感特征；多模态情感特征进行基于图卷积神经网络的上下文情感特征提取，得到包含上下文信息的多模态情感特征；包含上下文信息的多模态情感特征进行情感分类识别得到情感标签结果；根据所述情感标签结果进行语音交互和显示。本发明能提高对人的情感识别准确率。
一种用于医疗护理机器人多模态情感识别方法

[发明专利]基于数字孪生的医用护理机器人运动预测和故障诊断的方法-CN202210443322.8在审
发明人：付明磊;郑家豪;刘锦元;张文安;仇翔;刘安东;杨旭升;史秀纺;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：基于数字孪生的医用护理机器人运动预测和故障诊断的方法，包括：步骤1.构建基于数字孪生的医用护理机器人系统总体框架；步骤2.创建包含医院环境与机器人硬件结构在内的基础3D模型；步骤3.将基础3D模型与传感器信息交互，形成医用护理机器人数字孪生体的虚拟区；步骤4.通过预先录入的多种局部路径规划方法之间的对比，预测、获取底盘的最佳运动控制；步骤5.采集物理层机械臂各关节运行的位姿数据，预测机械臂运动状态和对机械臂进行故障诊断。本发明能在医院复杂、快速变化的动态环境下，机器人移动底盘无法做到安全、高效动态避障以及医用护理机器人机械臂出现故障时，针对医用机器人复杂的机械结构快速诊断故障。
基于数字孪生医用护理机器人运动预测故障诊断方法

[发明专利]一种用于医护机器人的柔顺控制方法-CN202210443330.2在审
发明人：付明磊;徐涛;张文安;刘锦元;仇翔;刘安东;杨旭升;史秀纺;周叶剑;吴麒;胡佛 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种用于医护机器人的柔顺控制方法，包括以下步骤：步骤1：依据期望的机器人末端执行器的位移值与环境的实际作用力以及设定的导纳参数，通过外环导纳控制将外部接触力转化为位置修正量Xc(t)；步骤2：采用滑膜控制来构建内环控制方法得到对应的内环反馈控制力矩τ，并将其输入给电机系统进行控制，实现医护机器人关节的柔顺控制。本发明能够有效在医护机器人护理病人时，与病人进行柔性的物理接触或者抓取外界柔性物体时，具有一定的柔顺性，保证医护机器人与人接触时的安全性与鲁棒性，防止对病人以及机械臂造成伤害与破坏。
一种用于医护机器人柔顺控制方法

[发明专利]基于相位测距的宽带雷达弹道目标微动几何参数估计方法-CN201810612681.5有效
发明人：张磊;魏嘉琪;刘宏伟;周叶剑 -专利权人：西安电子科技大学;西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相位测距的宽带雷达弹道目标微动几何参数估计方法，属于雷达技术领域，思路为：建立锥体目标几何模型，获得锥体目标的距离‑时间回波信号和第i个散射中心的微距曲线理论结果：利用分段近似微距曲线提取方法对第i个散射中心的距离‑时间回波信号进行分段以及Keystone变换，得到第i个散射中心的粗估计瞬时微距曲线利用相位测距微距曲线提取方法，得到第i个散射中心的高精度微距曲线进而分别得到锥体目标进动频率估计值锥体目标进动角估计值目标半锥角估计值锥体目标母线长估计值锥体目标高度估计值和锥体目标底面半径估计值作为所述基于相位测距的宽带雷达弹道目标微动几何参数估计结果。
基于相位测距宽带雷达弹道目标微动几何参数估计方法

[发明专利]基于ISAR图像重聚焦的空间目标姿态估计方法-CN201810399197.9有效
发明人：张磊;周叶剑;许涛;张帅钦 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ISAR图像重聚焦的空间目标姿态估计方法，属于雷达技术领域，适用于空间目标姿态估计，其主要思路为：确定ISAR雷达，所述ISAR雷达发射信号并接收目标回波信号，并对接收的目标回波信号进行成像处理，得到目标距离多普勒图像；计算最佳距离补偿系数和最佳方位补偿系数；根据最佳距离补偿系数和最佳方位补偿系数，进而计算得到目标平面指向和补偿后的目标距离多普勒图像，所述补偿后的目标距离多普勒图像包括每一个像素点处二次相位补偿距离‑多普勒最终图像；所述补偿后的目标距离多普勒图像和目标平面指向为基于ISAR图像重聚焦的空间目标姿态估计结果。
基于 isar 图像聚焦空间目标姿态估计方法

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