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[发明专利]一种基于双神经网络的机器人动力学运动控制方法及装置-CN202110126443.5在审
发明人：徐智浩;李晓晓;吴鸿敏;周雪峰;苏泽荣;唐观荣 -专利权人：佛山树客智能机器人科技有限公司;广东省科学院智能制造研究所
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双神经网络的机器人动力学运动控制方法及装置，其中，所述方法包括：建立机器人数学模型，基于机器人数学模型和期望位置进行机器人末端执行器的速度修正，获得修正速度；设计第一神经网络模型，并基于机器人的关节角速度和所述机器人的末端速度在第一神经网络模型中实时输出当前机器人的关节角速度指令；在线计算机器人的参考关节角速度指令；基于关节角速度指令与参考关节角速度指令获得跟踪误差指令；设计第二神经网络模型，并基于跟踪误差指令在所述第二神经网络模型中实时输出机器人的关节控制力矩。在本发明实施例中，解决机器人动力学运动控制中空间不一致、系统非线性强耦合、传统方法依赖精确模型的问题。
一种基于神经网络机器人动力学运动控制方法装置

[发明专利]一种叠前深度偏移的近似真地表速度模型建立的方法-CN202310254447.0在审
发明人：郭磊 -专利权人：石川泰克（北京）能源有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本申请涉及石油地震勘探地震数据处理领域，具体而言，涉及一种叠前深度偏移的近似真地表速度模型建立的方法。近似真地表速度模型建立的方法，主要包括：近地表速度模型的层析反演；确定近似真地表叠前偏移的基准面和炮检点的高频静校正分量；建立近似真地表速度模型。地震记录的初至时间是地震波由激发点穿过近地表介质到达接收点的旅行时，反映了近地表速度结构特征的变化，因此通过初至时间的反演可以得到近地表速度模型。如果初至时间发生了变化，近地表速度模型同样发生相应的变化。本发明将偏移的基准面从真地表转换到近似真地表，地震记录的初至时间发生等量变化，用此初至时间重构的近地表速度模型，具有确定性、唯一性、精确无偏差等优点。
一种深度偏移近似地表速度模型建立方法

[发明专利]轮胎刚度的确定方法及装置-CN202310364446.1在审
发明人：李文文;高明;吕龙;张晓军;崔杰;于悦 -专利权人：赛轮集团股份有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01M5/00 文献下载
摘要：其中，该方法包括：确定目标轮胎对应的三维轮胎模型充气后的第一半径和三维轮胎模型充气前的第二半径，并根据第一半径、第二半径和三维轮胎模型的预设线速度确定三维轮胎模型的最小角速度和最大角速度；在充气后的三维轮胎模型从最小角速度逐步加速度到最大角速度的过程中，确定自由滚动角速度；在三维轮胎模型按照自由滚动角速度滚动的过程中，确定三维轮胎模型在多个预设侧偏角度下所受的多个侧向力和多个回正力矩，并根据多个侧向力和多个回正力矩确定目标轮胎的刚度。
轮胎刚度确定方法装置

[发明专利]一种基于智能移动设备传感器的用户行为识别方法-CN201910347816.4有效
发明人：秦臻;张艺波;丁熠;秦志光 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F3/0346 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能移动设备传感器的用户行为识别方法，其包括以下步骤：S1、获取不同真实行为下的加速度数据和角速度数据及待识别数据；S2、对获取的数据进行预处理；S3、通过图像化得到预处理后的数据对应的图像；S4、对加速度图像和角速度图像进行深度学习，分别得到加速度识别模型和角速度识别模型；S5、将加速度识别模型和角速度识别模型进行融合，得到综合识别模型；S6、将待识别图像作为综合识别模型的输入数据，通过综合识别模型的输出结果对用户的行为进行识别
一种基于智能移动设备传感器用户行为识别方法

[发明专利]一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法-CN202210762461.7在审
发明人：费蓉;杨璐;黑新宏;李爱民;马梦阳;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法，包括：基于交通场景中的的车辆和驾驶员信息，构建最优速度模型；引入车头时距确定最优速度模型的临界情况，分析得到跟驰模型的加速度受限条件；对跟驰模型进行稳定性分析，得到跟驰模型的稳定条件；将所得到的稳定的跟驰模型与其他跟驰模型进行对比，验证模型的拟合精度；仿真模拟三个典型的交通场景：车队启动过程、车队停止过程和车队匀速过程，验证跟驰模型安全性。本发明解决了现有技术中存在的微观交通流模型中未兼顾跟驰状态与驾驶安全性的问题。
一种基于最优速度车辆模型及其安全性分析方法

[发明专利]加速度标注模型生成方法、加速度标注方法、设备及介质-CN202010772494.0在审
发明人：陶大鹏;林旭 -专利权人：深圳市联合视觉创新科技有限公司
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种加速度标注模型生成方法、加速度标注方法、设备及介质，该加速度标注模型生成方法包括获取原始数据，所述原始数据包括携带同一数据标识对应的训练惯性测量信号和训练加速度信号；对所述训练惯性测量信号进行分析，获取所述训练惯性测量信号对应的标注动作类别；对所述训练加速度信号进行分析，获取所述训练加速度信号对应的标注加速度特征；基于同一数据标识对应的所述标注动作类别和所述标注加速度特征，形成标注训练样本；采用所述标注训练样本训练神经网络模型，生成目标加速度标注模型，该目标加速度标注模型可以根据待处理加速度信号直接得到目标动作类别，使用方便，识别准确率高。
加速度标注模型生成方法设备介质

[发明专利]基于EEMD-MultiCNN-LSTM的加速度响应数据补全方法及装置-CN202111027190.2在审
发明人：陈增顺;张利凯;袁晨峰;李珂;许福友;赵智航 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEMD‑MultiCNN‑LSTM的加速度响应数据补全方法及装置，包括采集LNG储罐的加速度数据，得到加速度数据序列矩阵；采用集合经验模态分解算法将所述加速度数据序列矩阵分解得到EEMD分解数据样本；将EEMD分解数据样本和缺失数据测点测得的历史加速度数据输入MultiCNN‑LSTM神经网络模型中进行迭代训练，优化模型参数，采集LNG储罐的实时加速度数据，输入训练好的MultiCNN‑LSTM神经网络模型中，通过MultiCNN‑LSTM神经网络模型预测得到加速度预测数据，利用所述加速度预测数据对缺失的加速度数据进行补全；本发明基于EEMD算法与MultiCNN‑LSTM模型实现，使得加速度预测数据的预测精度高，能够准确评估LNG储罐的加速度结构响应。
基于 eemd multicnn lstm 加速度响应数据方法装置

[发明专利]LNG储罐加速度响应数据补全方法及装置-CN202111027194.0在审
发明人：陈增顺;华建民;张利凯;袁晨峰;薛暄译;黄乐鹏;付军 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种LNG储罐加速度响应数据补全方法及装置，包括采集LNG储罐的加速度数据，得到加速度数据序列矩阵；采用集合经验模态分解算法将所述加速度数据序列矩阵分解得到EEMD分解数据样本；将EEMD分解数据样本和异常数据测点测得的历史加速度数据输入MultiCNN神经网络模型中进行迭代训练，优化模型参数，采集LNG储罐的实时加速度数据，输入训练好的MultiCNN神经网络模型中，通过MultiCNN神经网络模型预测得到加速度预测数据，利用所述加速度预测数据对缺失的加速度数据进行补全；本发明基于EEMD算法与MultiCNN模型实现，使得加速度预测数据的预测精度高，能够准确评估LNG储罐的加速度结构响应。
lng 加速度响应数据方法装置

[发明专利]一种基于模型预测控制的摆驱动球形机器人轨迹跟踪控制方法和系统-CN202310467770.6在审
发明人：林泽峰;凌征榕;朱益民;董逸飞;李昊伟;王彦斌;张立宪 -专利权人：哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：一种基于模型预测控制的摆驱动球形机器人轨迹跟踪控制方法，涉及球形机器人控制领域。所述方法包括：根据摆驱动球形机器人的机械结构建立摆驱动球形机器人动力学模型；根据动力学模型建立摆驱动球形机器人速度和航向角角速度的预测模型；根据预测模型获取若干控制周期的摆驱动球形机器人的运动速度和航向角角速度；设置预测模型的运动速度的跟踪误差和航向角角速度的跟踪误差的代价函数、动力学模型的约束条件；根据代价函数和约束条件，获取若干控制周期的控制输入增量的序列；根据控制输入增量的序列控制动力学模型运动，实现摆驱动球形机器人轨迹跟踪
一种基于模型预测控制驱动球形机器人轨迹跟踪方法系统

[发明专利]识别终端握持状态的方法、模型训练方法及终端-CN201711214129.2在审
发明人：黄程波 -专利权人：深圳市金立通信设备有限公司
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别终端握持状态的方法、模型训练方法及终端，其中该模型训练方法包括：获取终端上加速度传感器采集的加速度样本数据和与所述加速度样本数据对应的握持状态样本数据；根据所述加速度样本数据抽取运动特征数据；利用所述运动特征数据和所述握持状态样本数据训练模型，所述模型用于识别终端是否被用户握持。本发明通过获取终端上的加速度样本数据，抽取出运动特征数据训练模型，模型用于识别终端是否被用户握持，利用该模型就能实时预测终端是否被用户握持，提升了识别的准确度。
识别终端状态方法模型训练

[发明专利]物体检测跟踪方法和检测跟踪装置-CN201910381582.5有效
发明人：高原;沈辉;钟东宏;刘霄;文石磊;丁二锐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种物体检测跟踪方法和物体检测跟踪装置，所述物体检测跟踪方法包括：获取需要检测和跟踪的图像；使用预先构建的物体检测模型，从所述图像中获取目标物体；以及使用预先构建的物体跟踪模型，对所述目标物体进行跟踪，其中，所述物体跟踪模型的处理速度大于所述物体检测模型的处理速度。通过上述技术方案，本发明处理速度不同的两个模型分别进行物体检测和物体跟踪，物体跟踪模型的处理速度大于物体检测模型的速度，以此实现对指定的单个或多个目标的精准检测及快速跟踪。
物体检测跟踪方法装置

[发明专利]神经网络模型搜索方法及装置、图像处理方法及处理器-CN202010116403.8在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型搜索方法及装置、图像处理方法、图像处理器，涉及神经网络搜索领域。具体实现方案为：在网络模型搜索空间中，利用网络模型生成器生成初始网络模型；训练初始网络模型，并对训练完成的网络模型进行剪枝，得到剪枝网络模型；利用剪枝网络模型的性能指标更新网络模型生成器，直至达到预设的停止条件，得到神经网络模型搜索的结果。搜索得到的神经网络模型的精度收益和速度收益达到最优，速度快、精度高的神经网络模型使得保证精度不变的情况下，有效提升智能芯片的速度。或者，保证速度较好的情况下，有效提升精度，节省了智能芯片的成本，提高图像处理效率。
神经网络模型搜索方法装置图像处理处理器

[发明专利]用于确定车辆的速度的设备、方法和机器学习系统-CN202110140952.3在审
发明人： M·席格;M·B·扎法尔;K·桑德曼 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：用于确定车辆的速度的设备、方法和机器学习系统。该方法包括：取决于路线信息（106）、概率变量（108）、特别是噪声来提供第一模型、特别是第一生成性模型（102）的输入，并提供第二模型、特别是第二物理模型（104）的输出；响应于第一模型（102）的输入确定其输出，其中其输出表征速度（116），其中第一模型（102）包括第一组件（102a），其被训练成将取决于路线信息（106）和概率变量（108）确定的第一模型（102）的输入映射到车辆速度的中间输出（110），其中第一模型（102）包括第二组件（102b），其被训练成取决于第二模型（104）的输出将中间输出（110）映射到速度（116），其中第二模型（104）的输出表征针对速度（116）或针对中间输出（110
用于确定车辆速度设备方法机器学习系统

[发明专利]一种基于迭代优化的动力学辨识方法及装置-CN202310136031.9在审
发明人：李泽宇;魏洪兴;崔元洋;刘刚 -专利权人：遨博（北京）智能科技股份有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于迭代优化的动力学辨识方法及装置，温度相同运行速度不同的情况下运行无负载关节模块，获得关节角速度摩擦力模型。温度不同恒定速度的情况下运行无负载关节模块，获得关节温度摩擦力模型。温度和运行速度相同的情况，将负载关节模块运行至不同位置，获得关节负载摩擦力模型。对关节角速度摩擦力模型、关节温度摩擦力模型和关节负载摩擦力模型进行求和处理，获得关节整体摩擦力模型。根据动力学模型的线性化辨识参数值和约束算法对整体摩擦力模型的系数进行求解，将线性化辨识参数值和求解得到的系数值确定为动力学模型的辨识参数值，通过控制变量方法得到的整体摩擦力模型通用性强，提升了动力学模型精度
一种基于优化动力学辨识方法装置

[发明专利]一种基于滑模控制的交互式模型参考自适应速度与定子电阻的辨识方法-CN201410191828.X有效
发明人：邹金慧;邓安彤;石磊;范玉刚;吴建德;黄国勇;王晓东;张光辉;邵宗凯 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2014-05-08 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： H02P21/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于滑模控制的交互式模型参考自适应速度与定子电阻的辨识方法，属于电机控制技术领域。本发明包括步骤首先在两相静止坐标系下，建立异步电机数学模型；根据异步电机数学模型求出电压模型与电流模型，通过电压模型与电流模型对转子磁链进行观测，然后构造出交互式模型参考自适应速度辨识系统及交互式模型参考自适应定子电阻辨识系统；根据构造出的交互式模型参考自适应速度辨识系统及交互式模型参考自适应定子电阻辨识系统，采用滑模控制方法来设计速度辨识器及定子电阻辨识器来辨识异步电机的转速和定子电阻。本发明与常规模型参考自适应方法相比不但省去了复杂的PI增益调节，而且响应速度更快，转速精度更高。
一种基于控制交互式模型参考自适应速度定子电阻辨识方法