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]一种实现行为树的方法及装置-CN201410051548.9在审
  • 邓际锋;张伟土 - 杭州朗和科技有限公司
  • 2014-02-14 - 2014-04-30 - G06F9/44
  • 本发明的实施方式提供了一种实现行为树的方法。例如,该方法可以包括:提供用于表达行为树叶子节点的基本语言元素;将所述基本语言元素设置为一级(first-class)数据类型,将由基本语言元素组合形成的复合行为语言元素设置为first-class数据类型,将所述基本语言元素对应的行为、所述复合行为语言元素对应的行为进行语言元素组合规则所规定的组合,形成与所述语言元素组合规则对应的行为树,从而实现了非图形化的搭建行为树的目的。此外,本发明的实施方式还提供了一种实现行为树的装置。
  • 一种实现行为方法装置
  • [发明专利]一种行为识别模型的构建方法、行为识别模型及方法-CN202211554412.0在审
  • 谷洋;杨昭华;翁伟宁;郭帅;陈益强 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2022-12-06 - 2023-03-14 - G06F18/24
  • 本发明提供一种基于可穿戴设备数据的行为识别模型构建方法,所述方法包括如下步骤:S1、获取可穿戴设备的数据并进行预处理以获得训练集,所述训练集中包括已知行为类别中的部分行为类别,每个行为类别分别对应于一组行为属性,且每个行为类别包括多个带行为类别标签的样本;S2、采用所述训练集将基本识别模型训练至收敛,其中,所述基本识别模型包括特征提取网络、属性分支网络、特征分支网络以及分类器,且属性分支网络包括属性编码器和属性解码器、特征分支网络包括特征编码器和特征解码器;S3、以经步骤S2训练至收敛的基本识别模型中的特征提取网络、属性解码器、特征编码器、分类器构建行为识别模型。
  • 一种行为识别模型构建方法
  • [发明专利]一种未知环境下基于行为融合的智能探测车自主避障方法-CN201010017909.X无效
  • 李舜酩;鲍庆勇;雷衍斌 - 南京航空航天大学
  • 2010-01-15 - 2010-06-30 - B60W30/08
  • 本发明公布了一种未知环境下基于行为融合的智能探测车自主避障方法。本发明方法如下:第一步,根据目标点信息和障碍物的距离信息,采用模糊控制方法设计智能探测车自主避障过程中的四个基本;第二步,根据障碍物的环境类别和目标点方向角对智能探测车的四个基本进行基于两级BP神经网络的权重在线调整;第三步,采用加权平均法对智能探测车的四个基本进行融合,得到智能探测车的转向角变化量和线速度,并作用于智能探测车实施控制。本发明将模糊控制、神经网络、基于行为融合的智能控制方法相结合,实现智能探测车在未知环境下的自主避障,较现有算法具有避障效果好、鲁棒性强、实时性高、学习能力强。
  • 一种未知环境基于行为融合智能探测自主方法
  • [发明专利]一种铲车与物料关联性装载行为的识别方法-CN201510369757.2有效
  • 魏银库;潘继民;李民宗;常雪景;陈永 - 郑州北斗七星通讯科技有限公司
  • 2015-06-26 - 2017-09-12 - G06F19/00
  • 本发明涉及铲车与物料关联性装载行为的识别方法,可有效解决对铲车的装载行为进行识别,防止货场物料错装现象的问题,方法是,建立计算机识别算法所需要的物料边界坐标,建立铲车位置、航向与相关物料的关联性模型,计算铲车指向物料中心的角度,通过铲车指向物料中心的角度,判断铲车与物料的相关性;根据铲车的运动轨迹,获取铲车运动的基本特征;通过对铲车运动的基本特征分析,实现对铲车装载行为的识别,本发明方法简单,易操作使用,准确可靠,效果好,通过提取铲车的运动特征并对其进行分析,可对铲车的装载行为进行识别,有效限制货场物料错装的现象,切实保障货场及业主的经济利益,经济和社会效益巨大。
  • 一种铲车物料关联性装载行为识别方法
  • [发明专利]面向多非完整约束移动机器人系统的智能任务监管方法-CN202310255761.0在审
  • 黄捷;张祯毅 - 福州大学
  • 2023-03-16 - 2023-06-09 - G06Q10/063
  • 本发明提供了面向多非完整约束移动机器人系统的智能任务监管方法,包括以下步骤:步骤S1,在零空间行为控制方法的行为设计框架内,引入非完整约束,推导具有非完整约束零空间行为控制的行为设计范式NSBC‑NCs,并在该范式的基础上完成多非完整约束移动机器人系统的基本设计,同时通过零空间投影技术,将所设计的基本以不同的优先级顺序组合成为多非完整约束移动机器人的复合行为;通过学习最优的联合行为优先级策略,从而在实际使用中指导多非完整约束移动机器人系统进行行为优先级的切换,进而提升它们任务执行过程的动态性能。
  • 面向完整约束移动机器人系统智能任务监管方法

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