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[发明专利]一种含领域自适应的机器人乱序目标推抓方法-CN202210581185.4有效
发明人：钱堃;段波伊;景星烁;张天浩;张卓旸 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及机器人抓取操作领域，公开一种含领域自适应的机器人乱序目标推抓方法，包括以下步骤：1）搭建与真实场景相似的仿真环境，训练推‑抓操作协同策略的深度强化学习模型；2）分别在真实环境和仿真环境中采集样本，进行相应预处理构成用于训练图像迁移网络的数据集；3）构建基于多级注意力聚合及一致性约束的双向域对抗迁移网络，在所采集的非配对图像数据集上进行训练，实现将实物图像迁移为伪仿真图像并且迁移效果满足机器人推‑抓场景中的任务一致性；4）将解耦训练的图像迁移模块和机器人操作技能模型进行级联部署，实现机器人对现实环境中物体的乱序推散和抓取。本发明可用于基于RGB‑D相机的机器人乱序目标抓推协同策略迁移学习问题。
一种领域自适应机器人序目标推抓方法

[发明专利]一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法-CN202011418811.5有效
发明人：钱堃;景星烁;柏纪伸;赵永强;施克勤 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种单视角点云下基于域迁移的机器人抓取位姿检测方法，包括以下步骤：1)通过深度相机获取机器人抓取场景的单视角点云；2)对采集到的点云进行预处理；3)在目标点云上进行均匀随机采样并计算局部标架，获取候选抓取位姿；4)以夹持器中心定义新的坐标系，将抓取位姿编码成多通道投影图像；5)构建以多通道抓取图像作为输入，基于生成对抗网络实现从仿真域到实物域无监督域自适应迁移的抓取位姿评价模型；6)构建大尺度仿真物体数据集，并构建实物数据集，对拓抓取检测的方法进行自动标注，形成训练集和测试集。本发明通过无监督域迁移的方式来缓解数据采集与标注的成本，该方法具有对未知、非规则物体的泛化性能。
一种视角点云下基于迁移机器人抓取检测方法

[发明专利]一种基于域迁移和深度补全的物体姿态估计方法-CN202110592716.5在审
发明人：赵永强;钱堃;段彦卉;景星烁;孔维一 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域迁移和深度补全的物体姿态估计方法，包括以下步骤：1）针对实验场景采集物体姿态估计真实数据集，利用仿真生成器生成物体姿态估计仿真数据集；2）基于领域自适应技术实现仿真数据到真实数据的迁移；3）利用迁移后的物体姿态估计数据集，训练基于感知融合的物体姿态估计网络；4）通过深度相机获取场景的颜色和深度信息，并补全深度信息；5）给定场景中的颜色图和补全后深度图，利用物体姿态估计训练结果，进行目标物体的姿态估计。本发明针对实物域制作数据集困难、深度相机获取深度信息失真等问题，通过域迁移来缓解数据采集与标注成本，使用深度补全来改善深度信息的质量，该方法具有对未知、复杂场景的泛化性能。
一种基于迁移深度物体姿态估计方法

[发明专利]基于逐步对抗学习的半监督图像实例分割方法-CN201910168475.4有效
发明人：马家乐;钱堃;刘睿;段彦卉;景星烁 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逐步对抗学习的半监督图像实例分割方法，包括步骤：1、构建Mask R‑CNN实例分割模型；2、基于DCGAN训练Mask R‑CNN中的FPN；3、采用标注数据对Mask R‑CNN中的其他模块进行初步训练；4、构建判别卷积网络，与Mask R‑CNN构成对抗学习网络，通过对抗训练，优化对抗学习网络的参数；5、将判别卷积网络的输出反馈至Mask R‑CNN，对实例分割模型进行再训练；6、利用实例分割模型对待分割图像进行分割。该方法利用仅有部分标注图像的样本集进行模型训练，减少了处理样本的工作量，且能够获得较高精确度的分割模型。
基于逐步对抗学习监督图像实例分割方法

[发明专利]一种系统恢复过程中的双馈风场无功出力优化方法-CN201710769010.5有效
发明人：李凯嵘;景星烁;李超;康杰;蔡胜;黄琳雁;陈晞 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种系统恢复过程中的双馈风场无功出力优化方法，其特征在于:利用双馈风机自身的无功调节能力对已恢复系统进行无功优化,包括以下步骤:步骤一:对双馈风场的数学模型进行分析推导，得出其P‑Q曲线以及其有功出力、无功出力之间的定量关系；步骤二:以双馈风机无功调节范围、系统潮流约束为约束条件，建立以系统网损、节点电压偏移最小为目标的双馈风场无功出力优化模型；步骤三：采用人工蜂群算法求解无功优化模型，得到系统风电无功投入方案。利用本发明得到的双馈风场无功出力方案能够大大降低已恢复系统的有功损耗、节点电压偏移值，满足了系统恢复过程中的电网安全约束。
一种系统恢复过程中的双馈风场无功出力优化方法

[发明专利]一种单视角点云下基于实例分割的机器人抓取检测方法-CN201910368494.1在审
发明人：钱堃;段彦卉;夏晶;桂博兴;景星烁 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种单视角点云下基于实例分割的机器人抓取检测方法，包括以下步骤：1)获取抓取场景图像和点云；2)利用Mask R‑CNN及彩色图像与有序点云间的映射关系实现物体点云粗分割，再基于离群点滤波提纯目标点云；3)目标点云上均匀随机采样并建立局部标架，根据局部标架和平移搜索获得候选抓取位姿；4)抓取位姿编码，将候选抓取位姿编码成单通道抓取图像；5)构建以单通道抓取图像为输入、以位置敏感的全卷积神经网络为核心的抓取位姿稳定概率预测模型；6)利用仿真软件辅助生成模型训练样本并实现自动标注，从模型预测结果中优选出最终检测结果。本发明针对受限制复杂场景，提供一种RGB‑D传感器单视角下的物体空间抓取位姿学习与检测方法，具备对未知、非规则物体新实例的泛化性能。
抓取位姿点云单视角目标点标架分割机器人检测概率预测模型卷积神经网络模型预测结果图像彩色图像场景图像泛化性能仿真软件复杂场景检测结果生成模型随机采样物体空间训练样本映射关系自动标注传感器单通道非规则受限制提纯构建滤波搜索敏感学习

[发明专利]一种插电式并联混合动力汽车再生制动控制方法及方法-CN201710768647.2在审
发明人：张潘婷;龚正旭;景星烁;葛少磊 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： B60L7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种插电式并联混合动力汽车再生制动控制方法，通过对CVT速比控制策略、再生制动比例控制策略及底层模糊控制策略进行研究，比以往的再生制动提高了车辆行驶过程中的能量转换效率。同时，减少了刹车时导致的机械磨损。本发明主要分为三个步骤第一CVT速比控制策略设计；第二再生制动比例控制策略设计；第三，底层模糊控制策略设计。所构建的再生制动控制策略，比以往的混合动力汽车制动节省更多的电能，降低了能耗，节约资本。
一种插电式并联混合动力汽车再生制动控制方法

[发明专利]针对一类混合异质多智能体系统的分组一致性控制方法-CN201710777636.0在审
发明人：熊春萍;刘流;景星烁;李萌;张丹丹 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对一类混合异质多智能体系统的分组一致性控制方法，包括以下步骤步骤一、分析由一阶智能体和二阶智能体组成的混合异质系统，得到混合异质系统在离散情况下的分组一致性；步骤二、根据线性控制协议，运用代数图论、稳定性理论和矩阵理论，分析协议作用下闭环系统的系统矩阵及动态特性，得到系统渐近实现分组一致性的充分条件。本发明的针对一类混合异质多智能体系统的分组一致性控制方法提出一类混合异质多智能体系统的分组一致性控制，更加符合实际工程实践的需要，更加贴近现实应用；考虑将多智能体系统分为两组在离散时间的情况下的渐近分组一致性，不失一般性。
针对一类混合异质多智能体系分组一致性控制方法

[发明专利]一种基于传感器网络的新型智能交通模型的设计方法-CN201710777628.6在审
发明人：熊春萍;刘阳;张潘婷;景星烁;李萌 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于传感器网络的新型智能交通模型的设计方法，包括以下步骤根据指标函数对道路交通流量的采集、路口的延误时间和车的堵塞预测值进行计算，实现智能交通指导调度。本发明的基于传感器网络的新型智能交通模型的设计方法具有以下优点利用交通性能指标函数对系统模型进行指导调度；指标函数的引入使得系统的实现具有可信性、可指导性，对实现基于传感器网络的智能交通具有一定的研究价值。
一种基于传感器网络新型智能交通模型设计方法

[发明专利]一种车载DC/DC辅助电源的设计方法-CN201710768986.0在审
发明人：张潘婷;龚正旭;景星烁;熊春萍 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： H02M3/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载DC/DC辅助电源的设计方法，包括以下步骤步骤1系统与主电路设计，包括车载DC/DC电源容量、车载DC/DC电源输入需求特性、主电路拓扑和参数设计；步骤2控制策略和软件设计；步骤3通过仿真分析验证步骤2所述的控制策略和软件设计。本发明所建立的方法实现了混合动力汽车车载DC/DC辅助电源低压大电流的输出特性，采用MOSFET器件CMF20120D为主开关管，其开通关断能量小，保证电路输出受影响幅频小；采取全桥倍频电路拓扑，实现了全桥移相控制，满载效率达96％，比以往的低效率车载性能提高很多。
一种车载 dc 辅助电源设计方法

[发明专利]一种分散式风电并网有功最大控制方法-CN201710770725.2在审
发明人：李凯嵘;景星烁;李超;康杰;蔡胜;黄琳雁;陈晞 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： H02J3/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种分散式风电并网有功最大控制方法，其特征在于利用双馈风机自身的无功调节能力使风场的并网过程安全，避免风场的弃风限电现象，包括以下步骤步骤一、从风电出力的波动和配电网负荷的变化两个因素出发，分析风电分散接入配电网后的过电压机理；步骤二、利用双馈风电机组自身的无功能力，在满足风电场可连续运行的约束下建立双馈风场的并网有功最大模型；步骤三、确定消纳风电功率的并网有功最大的本地控制策略。该方法充分发挥双馈风电机组自身的无功容量，保证了分散式风电机组并网点的电压稳定从而实现风场的安全并网，并且最大可能避免了风电场的弃风限电。
一种分散式风电并网有功最大控制方法

[发明专利]一种电动汽车充电站新型优化布局方法-CN201710544960.8在审
发明人： 景星烁;康杰;李凯嵘;熊春萍;张潘婷 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-07-06 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车充电站新型优化布局方法，通过引入萤火虫优化算法进行求解电动汽车充电站规划问题，从而得到此问题的最优解。本发明主要分为三个步骤分析电动汽车充电站选址的一般情况，综合考虑充电站与用户成本的综合效益成本最低条件下的运行情况，构建用户‑充电站运营成本最小的综合优化模型；使用萤火虫优化算法对得到的综合优化模型进行规划求解；通过模拟仿真验证萤火虫优化算法的可靠性。所构建的电动汽车充电站规划问题是非凸、非线性、组合优化问题，使用本方法进行求解，可以得到最优解，而不会陷入局部最优，简单实用、经济性好、具有良好的适应性。
一种电动汽车充电站新型优化布局方法

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