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[发明专利]一种基于残差脉冲神经网络的三维室内场景语义分割方法-CN202311007246.7在审
发明人： 孙长银;张全笑;吴巧云;王腾 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差脉冲神经网络的三维室内场景语义分割方法，对三维室内场景的原始点云数据进行预处理；将点云数据的RGB信息以及高度信息Z作为点云的特征值，使用神经元群体对特征值进行编码，将特征值编码为包含T个时间步的0，1脉冲序列；按照时间维度，将脉冲序列顺序输入预训练的基于残差脉冲神经网络的三维室内场景的语义分割模型中；每T个时间步之后，对语义分割模型的输出进行解码，获取每个点属于各个语义类别的概率，根据概率对室内场景进行语义分割。相比于点云的语义分割，其工作方式更接近于生物神经系统，符合人脑的运行模式，并且能量消耗更少，同时分割精度也达到了理想的效果。
一种基于脉冲神经网络三维室内场景语义分割方法

[发明专利]一种基于时空平滑度分析的水下机器人强化学习控制方法-CN202310871124.6在审
发明人：王远大;杨嘉诚;孙佳;孙长银 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时空平滑度分析的水下机器人强化学习控制方法，通过结合时间平滑度和空间平滑度分析，效削弱电机信号中的震荡现象，通过在强化学习基于神经网络的控制器中引入积分补偿器，补偿由于值函数拟合误差带来的稳态误差，从而保证控制的稳定性和精确度。另外，本发明在控制过程中对水下机器人的动力学模型进行动态拟合，并通过动力学模型获得用于强化学习训练的经验数据，通过扩充训练数据的方法提高强化学习算法的学习效率。
一种基于时空平滑分析水下机器人强化学习控制方法

[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
发明人：许一航;刘剑;李一鸣;薛磊;孙长银 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B25J13/02 文献下载
摘要：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]一种基于深度强化学习的无人机中继式导航方法-CN202310280577.1在审
发明人：任璐;冯士营;孙长银;李晓峰 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机中继式导航方法，包括：收集无人机在执行中继式导航任务时的无人机状态向量；构建深度强化学习网络，依次将无人机状态向量输入深度强化学习网络中，输出最优参数化动作，并根据最优参数化动作进行原始经验存储和原始经验扩充，更新深度强化学习网络，直至达到最大训练回合数，完成对深度强化学习网络的训练；重新获取一架无人机状态向量，输入到训练好的深度强化学习网络中，得到无人机的最优参数化动作，通过无人机的最优参数化动作指引无人机中继式导航。本发明在多阶段导航这类中继式任务中自主规划无人机路径，实现导航过程。
一种基于深度强化学习无人机中继导航方法

[发明专利]一种变结构水下机器人游走模式运动控制方法和系统-CN202310852073.2在审
发明人：曹翔;孙长银;穆朝絮;王雪娆 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种变结构水下机器人游走模式运动控制方法和系统，包括根据水下机器人动力学模型得到大地坐标系下的横垂面控制模型；基于横垂面控制模型，水下机器人进行游走作业和爬行作业模式切换：当翻转角与作业壁面平行角的偏差大于等于阈值时，采用模糊控制器对水下机器人推进器进行转速控制；当翻转角与作业壁面平行角的偏差小于阈值时，采用生物启发反步滑模级联控制器对水下机器人进行位姿控制；在达到与壁面近似平行的期望角度时，水下机器人推进器对机身深度方向施加推力，直至航行器吸附与壁面。能够有效的进行水下机器人水下作业方式间的切换，既能保证水下机器人安全作业又能符合工程需求。
一种结构水下机器人游走模式运动控制方法系统

[发明专利]一种基于激光雷达的蛇形机器人目标稳定跟踪方法-CN202310722790.3有效
发明人：周云虎;孙长银;任璐;吴巧云 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及超冗余机器人技术领域，解决了现有蛇形机器人移动建图效率低、易偏移的技术问题，尤其涉及一种基于激光雷达的蛇形机器人目标稳定跟踪方法，包括以下步骤：S1、获取IMU传感器实时测量蛇形机器人头部的姿态的俯仰欧拉角和相对水平面的期望俯仰角度，并控制蛇形机器人前进的运动步态；S2、根据IMU传感器实际测得的头部的俯仰欧拉角和头部相对水平面的期望俯仰角度，计算头部的偏离角度。本发明通过IMU传感器实时检测头部姿态欧拉角变化进而进行关节角补偿，实现头部激光雷达稳定扫描，避免地图发生边界偏移。
一种基于激光雷达蛇形机器人目标稳定跟踪方法

[发明专利]一种基于FasterR-CNN和GRCNN的机械臂智能抓取方法及系统-CN202310848848.9在审
发明人：高赫佳;赵俊杰;胡钜奇;孙长银 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明属于机器人智能控制技术领域，具体涉及一种基于Faster R‑CNN和GRCNN的机械臂智能抓取方法及系统；方法包括Faster R‑CNN网络模型检测物体类别和位置，再将检测到的目标物体对应像素的深度图像部分提取出来后，经过处理输入到GRCNN网络模型中，GRCNN网络模型输出置信度最高的像素点作为抓取点，这组置信度最高的抓取点经过相机坐标系和机器人坐标系的转换后，得到机器人坐标系下的抓取位姿表示模型。最后这组抓取位姿表示模型被送入到机械臂的控制器中，控制器控制机械臂执行抓取任务；本发明实现机械臂与外界环境的交互感知，适用于大量未知物体的抓取检测。机械臂具有自主识别和智能决策能力，提升抓取检测的成功率，整个的抓取方案具有任务泛化性。
一种基于 fasterr cnn grcnn 机械智能抓取方法系统

[发明专利]基于群体编码脉冲神经网络的多机械臂协同运动规划方法-CN202310664822.9有效
发明人： 孙长银;吴巧云;谭春雨;周云 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于群体编码脉冲神经网络的多机械臂协同运动规划方法，所述方法包括以下步骤：从运动场景中任意时刻的任意一个机械臂获取其周边相关机械臂的状态数据，分别设计群体编码模块，脉冲神经网络模块，群体解码模块，输出机械臂每个关节在下一个时刻应该转动的角度，实现该机械臂的自主运动规划。本发明通过基于群体编码脉冲神经网络对多机械臂的协同运动规划，使每个机械臂都考虑了其周边其他机械臂的运动，可以很大程度上减少机械臂之间的碰撞，此外，本发明是基于群体编码脉冲神经网络，只需要在出现脉冲时，将突触权重加到其神经元膜电位上，避免了传统神经网络中大量的浮点数高精度乘法运算。
基于群体编码脉冲神经网络机械协同运动规划方法

[发明专利]一种基于标架化空间曲线的运动规划方法-CN202310604486.9有效
发明人：周云虎;孙长银;任璐;吴巧云 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及超冗余机器人运动规划技术领域，解决了现有超冗余机器人空间运动步态计算量大，进而导致超冗余机器人运动规划不实时的技术问题，尤其涉及一种基于标架化空间曲线的运动规划方法，该方法包括以下步骤：S1、构建空间参数曲线C(t)作为超冗余机器人的背脊曲线，并计算背脊曲线起始处的单位切向量、单位法向量及单位副法向量构成空间参数曲线初始处的坐标系。本发明通过计算最小旋转标架进行离散化，避免了曲率挠率的计算，对背脊曲线的形状和种类没有要求，对于超冗机器人背脊曲线离散化避免了大量的曲率挠率及积分计算，可以提高计算效率。
一种基于标架化空间曲线运动规划方法

[发明专利]一种有向非平衡网络下的指定时间分布式经济调度方法-CN202310647146.4有效
发明人：时侠圣;穆朝絮;孙长银 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种有向非平衡网络下的指定时间分布式经济调度方法，方法包括：设置系统参数，包括参与调度的所有发电机组个数n，每个发电机组的期望发电功率，设定收敛时间，根据通信网络拓扑图，设置加权邻接矩阵A，各发电机组根据其自身决策可行域选择初始决策行为，并对误差向量、惩罚因子变量和权增益变量等进行初始化获取各变量的初始值；利用惩罚函数法将发电机组局部约束转移至成本函数中进而转化数学模型。本发明提出的指定时间经济调度算法与目前固定时间经济调度算法相比，可以保证收敛时间由用户指定；相比于二次经济调度问题，本发明提出的经济调度算法更加灵活和实用能解决更一般的经济调度问题。
一种平衡网络指定时间分布式经济调度方法

[发明专利]一种基于动态匹配和绝对中位差的线特征匹配方法-CN202310539070.3在审
发明人：王远大;孙超;孙佳;孙长银 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：一种基于动态匹配和绝对中位差的线特征匹配方法，包括如下步骤：1)接收RGB‑D相机采集的RGB帧作为视觉输入图像；2)使用EDLines线检测器进行线特征提取；3)通过端点对线特征进行参数化；4）基于离散关键点对参数化的线特征进行描述；5）使用动态规划算法对前后帧提取的线特征进行动态匹配；6）使用绝对中位差方法估算所有线特征匹配的位移变化标准差，并基于此对错误的或低质量的线匹配进行剔除。本发明能在遮挡，旋转以及外观改变的场景中，提取足够数量的且正确的线特征匹配。
一种基于动态匹配绝对中位差特征方法

[发明专利]基于自适应学习的互联微电网复合频率控制方法及装置-CN202111457372.3有效
发明人：穆朝絮;王珂;刘朝阳;孙长银 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应学习的复合频率控制方法及装置，方法包括：建立包含电动汽车和风电的互联微电网频率控制模型；依据所述互联微电网频率控制模型完成状态采集、计算奖励信号并设计网络更新规则，获取基于自适应强化学习的智能控制策略；基于强化学习过程和梯度下降法得到网络更新规则，通过评价网络评估当前策略并给出代价函数的近似值，行为网络依据近似值和当前状态给出新的辅助控制策略；频率控制器由PID主控制器和辅助控制器组成，辅助控制器由评价网络和行为网络组成并执行强化学习过程；将新的辅助控制策略进行限幅操作并与PID控制器的主控制策略相加，实现对微电网频率的复合控制。装置包括：处理器和存储器。本发明提高了互联微电网系统的动态频率响应能力。
基于自适应学习互联微电网复合频率控制方法装置

[发明专利]基于模型的无人艇执行器故障检测方法、存储介质及设备-CN202310498107.2有效
发明人：王雪娆;孙长银;任璐;曹翔 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型的无人艇执行器故障检测方法、存储介质及设备，该无人艇执行器故障检测方法包括：根据牛顿‑欧拉方程，并考虑洋流扰动，结合无人艇在水平面上的侧运动和偏航运动，建立无人艇在水平面运动的数学模型；建立无人艇在地面坐标系下的扩张状态观测器，并根据Lyapunov函数，得到比例观测误差收敛域，确定无人艇执行器的故障检测总残差和无人艇故障检测阈值，若无人艇执行器的故障检测总残差超出无人艇故障检测阈值，发出无人艇部分执行器故障警报信息。本发明解决了无人艇的执行器故障检测问题，能够在无硬件检测设备的情况下，根据系统状态检测是否发生执行器故障。
基于模型无人执行故障检测方法存储介质设备

[发明专利]一种电梯挡门行为识别方法-CN202011279015.8有效
发明人：牛丹;梁莎莎;丁力;陈夕松;孙长银;唐志荣;钱国华;朱孝慈 -专利权人：申龙电梯股份有限公司;江阴市智行工控科技有限公司;东南大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种电梯挡门行为识别方法，针对电梯内强制遮挡电梯门这一常见的不良行为，搭建BN‑Inception神经网络和3D‑ResNet神经网络融合的算法网络，并在网络中加入长时序特征捕获注意力机制，用以提高网络对长范围信息捕获的能力，进而提高算法准确率；采用自适应的帧采样策略，抛弃冗余帧，提高网络的计算速度；该方法利用电梯监控视频作为数据集，利用融合算法网络在电梯监控视频层面对电梯内不良行为进行分类识别；此方法适用于电梯轿厢这一场景，实现了对电梯监控视频中遮挡电梯门行为的准确识别，能够代替人工进行智能监视，便于管理人员对电梯内不良行为的监控和管理。
一种电梯行为识别方法

[发明专利]人群感知机器人的多目标强化学习导航方法-CN202310185203.1在审
发明人：程光冉;孙长银;王远大;蔡文哲;穆朝絮 -专利权人：东南大学;鹏城实验室
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明公开人群感知机器人的多目标强化学习导航方法。首先，初始化多目标强化学习参数。然后，采集得到当前环境下智能体的状态信息，并对数据进行相应的预处理。其次，将处理好的智能体的状态信息送入到价值网络输出智能体的决策动作，根据不同的目标奖励函数计算累计奖励对智能体进行评价，利用多目标强化学习算法进行价值网络参数更新。最后，判断是否到达最大训练次数，通过不断地试错学习得到良好的导航表现。本发明提出一种端到端的机器人导航框架，实现针对动态权重下多个目标间的权衡，提高了机器人在密集人群场所中的导航性能表现。
人群感知机器人多目标强化学习导航方法

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