专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种应用于水下机器人的六自由度摇杆输入设备-CN202310690029.6在审
  • 许一航;刘剑;李一鸣;薛磊;孙长银 - 东南大学
  • 2023-06-12 - 2023-10-03 - B25J13/02
  • 本发明公开了一种应用于水下机器人的六自由度摇杆输入设备,属于水下潜航器领域与机器人控制领域。本发明包括静平台、动平台、人体工程学手柄;所述动平台通过六自由度摇杆机构连接在所述静平台上方使得其相对于所述静平台能够实现X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度的动作,所述人体工程学手柄通过手柄插座固定在所述动平台中心处。与常用的航模摇杆控制器相比,本发明可独立地控制六自由度水下机器人的X、Y、Z三轴平动与X、Y、Z三轴旋转共六个自由度,基于单片机、电磁编码器及相应的信号发射电路形成信号指令,具有优良的归中性,同时使用寿命长、稳定性好,可助力实现水下机器人便捷、直观的控制。
  • 一种应用于水下机器人自由度摇杆输入设备
  • [发明专利]一种基于SCARA并联机械臂的智能五子棋机器人-CN202310240263.9在审
  • 李一鸣;刘剑;许一航;杨少文;薛磊 - 东南大学
  • 2023-03-14 - 2023-05-16 - B25J9/00
  • 本发明公开了一种基于SCARA并联机械臂的智能五子棋机器人。包括机框,所述机框里面的一侧设置有SCARA并联机械臂,另一侧设置有棋盘固定板;SCARA并联机械臂包括两个主动臂,每个主动臂输入端分别连接一个步进电机,每个主动臂的输出端分别通过一个转动关节连接从动臂,两个从动臂的自由端连接末端转动关节,末端转动关节连接末端电磁机构;末端电磁结构设置在所述棋盘固定板上方用于拾取和放置棋子;每个步进电机连接一个驱动器,机框上还安装有机器视觉模块、语音识别模块,驱动器、机器视觉模块、语音识别模块均与主控电路板连接。该机器人系统可以对棋局信息进行快速、准确地提取并实现棋子的精准拾取及放置;支持语音控制。
  • 一种基于scara并联机械智能五子棋机器人
  • [实用新型]一种无人机防护系统-CN202223002966.8有效
  • 路佳莉;李磊;刘兴龙;许一航;杜永健 - 山东科技职业学院
  • 2022-11-11 - 2023-03-24 - B64C39/02
  • 本实用新型适用无人机技术领域,提供了一种无人机防护系统,包括:无人机本体和缓冲伞,所述无人机本体上设有安装缓冲伞的避让空间,所述避让空间的上方设有翻板,翻板弹性连接无人机本体,所述翻板能够卡接所述无人机本体,所述缓冲伞绳结带动无人机本体;所述避让空间的一侧设有锁紧机构,所述锁紧机构能够卡接所述翻板,所述翻板对应所述锁紧机构设有卡扣,所述锁紧机构能够插接所述卡扣。借此,本实用新型通过在无人机本体上方设置缓冲伞,实现无人机断电下坠时,缓冲伞的自动打开,实现无人机的缓冲降落;同时运用两种传感器相结合,可以更加精准的检测障碍物位置及判断距离,提高了无人机自动避障功能的准确度。
  • 一种无人机防护系统
  • [发明专利]一种全向碟形水下机器人-CN202110769102.X在审
  • 孙长银;许一航;刘剑 - 东南大学
  • 2021-07-07 - 2021-08-20 - B63C11/52
  • 本发明涉及一种全向碟形水下机器人结构设计及其控制算法,属于水下潜航器领域与机器人控制领域。机械部分包含结构架双向水下推进器、水密舱、起落架等。控制部分使用陀螺仪,水压计等传感器计算机器人姿态。使用嵌入式控制器调节水下推进器推力实现对水下机器人姿态和速度的控制。本发明中机器人仅使用六个推进器即可实现全部六个自由度的独立控制,具有灵活,机动性高,成本低等优点。可用于水下巡检,水产捕捞,水质采样等多种用途。
  • 一种全向水下机器人
  • [发明专利]一种基于特征共享的自学习迁移方法-CN202110362608.9在审
  • 王轶默;刘剑;许一航;薛磊;柳文章 - 东南大学
  • 2021-04-02 - 2021-06-18 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于特征共享的自学习迁移方法,该方法包括如下步骤:步骤一:采用卷积神经网络作为卷积自编码器,在卷积自编码器的编码特征后面加入一个nonlocal模块,nonlocal模块包括四个卷积层和一个softmax层,采用softmax作为分类器;步骤二:选择由无标签数据构成的数据集A和由有标签数据构成的数据集B,将数据集B划分为训练集和测试集;步骤三:用数据集A训练自编码器,训练好后,将自编码器中的编码部分提取出来,当做特征提取器,连接到一个分类器C1中,利用数据集B中划分的训练集训练新的分类器C2,最终数据集A训练的特征提取器与数据集B训练的分类器的组合就是本方法的分类模型;步骤四:测试。本发明可有效拓展现有医学图像分类方法的适用范围。
  • 一种基于特征共享自学习迁移方法

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