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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果236个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]特征-结果级融合的车路协同感知方法、介质及电子设备-CN202310490780.1在审
  • 王越;祝贺;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-05-04 - 2023-10-27 - G06V10/80
  • 本发明公开了一种特征‑结果级融合的车路协同感知方法、介质及设备。本发明针对车端与路端的协同感知所存在的各种难题与挑战,结合实际应用场景提出了一种特征‑结果级融合的车路协同感知方法,即路端提供感知的结果级数据,由于结果级数据量较小,可以满足实际通信带宽的要求。但路侧感知数据具有异步异构性质,存在一定的误差与时延,需要对路侧数据进行时空对齐与补偿。同时,车端融合图像和点云的多模态数据得到特征级数据,再使用基于Transformer设计的特征融合模型进行特征‑结果级融合,实现车路协同感知,在扩大感知范围的基础上,进一步提升感知的精度、稳定性与鲁棒性,解决当前单车智能所面临的难题与挑战。
  • 特征结果融合协同感知方法介质电子设备
  • [发明专利]基于驾驶风格误解的鲁棒驾驶策略生成方法及系统-CN202311141653.7在审
  • 王越;张冬堃;崔瑜翔;王云凯;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-09-06 - 2023-10-13 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于驾驶风格误解的鲁棒驾驶策略生成方法及系统,属于人工智能和自动驾驶领域。本发明首先利用背景策略网络与自动驾驶仿真器不断进行交互,采集智能体的样本对对背景评价函数网络和背景策略网络进行参数更新,直至完成背景策略网络的训练;然后固定训练完毕的背景策略网络,再结合自车驾驶策略网络以及误解策略网络与自动驾驶仿真器不断进行交互,采集自车的样本用于对自车评价函数网络、误解评价函数网络、自车驾驶策略网络与误解策略网络进行参数更新,直至完成自车驾驶策略网络的训练。本发明为自车策略网络提供了多样的对抗训练数据,提升了自车驾驶策略对于交通流行为变化的鲁棒性。
  • 基于驾驶风格误解策略生成方法系统
  • [发明专利]一种基于双层滤波框架的高精度里程估计方法-CN202111321919.7有效
  • 王越;贾慎涵;韩福长;熊蓉 - 浙江大学
  • 2021-11-09 - 2023-09-29 - G01C22/00
  • 本发明公开了一种基于双层滤波框架的高精度里程估计方法,该方法首先采集双目相机、主体IMU、腿足辅助IMU、腿足关节电机和足端力传感器的传感信息;利用底层腿足滤波器对腿足关节电机的转角和转速、腿足辅助IMU以及足端力传感器的测量信息进行信息融合,得到腿足辅助IMU坐标系下的速度观测;再将速度观测输入上层滤波器,利用上层滤波器对采集的主体IMU、双目相机的观测信息进行融合,完成信息融合并输出机器人的里程估计结果。本发明方法能够有效解决现有方法在四足移动机器人快速运动中,由于剧烈抖动导致的里程估计精度不高甚至算法失效等问题,为四足移动机器人在快速运动中的自主定位提供了有效解决方案。
  • 一种基于双层滤波框架高精度里程估计方法
  • [发明专利]一种基于力位混合控制的仿人机器人倒地爬起控制方法-CN202310830504.5在审
  • 朱秋国;郑一笑;杨太文;吴俊;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-07-06 - 2023-09-15 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种基于力位混合控制的仿人机器人倒地爬起控制方法。该机器人初始是处于俯卧,接收到爬起动作指令后,开始运动,各个关节的角度达到利用逆运动学计算得到的对应角度,随后向上身的各个关节分别施加力矩,随后使上身脱离地面;当足底力进入摩擦锥时,对下身进行从位控到力控的状态切换;状态切换到力控后,通过对脚踝进行PD控制以及对两脚的足底力之差进行线性二次调节,直到上身的pitch角度、roll角度和yaw角度均为0时,完成仿人机器人的蹲立状态的实现;随后由蹲立状态转换到最后的站立状态,过程中施加虚约束并通过位控完成起立,最后仿人机器人能稳定的站立。本发明采用了简化模型极大简化了起立的过程,设计了过渡姿势,很好的实现了机器人的起立动作。
  • 一种基于混合控制人机倒地方法
  • [发明专利]一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法-CN202310870746.7在审
  • 熊蓉;赵英豪;周忠祥;王越 - 浙江大学
  • 2023-07-17 - 2023-09-15 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种基于模型的机器人操作技能参数学习方法,包括单一技能的策略学习模块、任务技能的参数学习模块,单一技能的策略学习模块包括面向物体的表征模型和以语义目标为条件的策略模型,任务技能的参数学习模块包括隐式状态转移模型学习模块和技能参数在线规划模块;本发明单一语义技能策略学习模块将表征学习和强化学习相结合,将视觉输入到当前系统状态的逻辑表征的推理转化和面向任务的机器人策略学习相结合,生成满足目标逻辑状态的动作参数。使用强化学习方法,避免了大量的模型设计与处理以及对专家示教数据的需求,并且基于操作知识库对技能的动作序列进行预定义,缩小动作的搜索空间,降低智能体的探索负担。
  • 一种基于模型机器人操作技能参数学习方法
  • [发明专利]一种描述仿人机器人全身姿态的方法-CN202310783525.6在审
  • 朱秋国;竺鹏;戴瑞凯;吴俊;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-06-29 - 2023-09-05 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种描述仿人机器人全身姿态的方法;该方法针对躯干姿态难以准确描述具有大惯量四肢的仿人机器人全身姿态的问题,通过将机器人各个刚体的质心组成的集合视为点云,并将每个刚体的质量作为权重,通过点云旋转算法计算机器人质量部分的旋转;然后根据惯性张量和转动惯量之间的关系,通过黎曼梯度下降算法对机器人惯性张量部分的旋转进行计算;最后基于点云旋转和旋转矩阵平均提出了角位移算法,实现了仿人机器人质量部分旋转和惯性张量部分旋转的解耦。利用本发明方法可在真实的仿人机器人上实现诸如跳跃、奔跑和后空翻等高动态的运动。
  • 一种描述人机全身姿态方法
  • [发明专利]一种具有力感知功能柔性活检针机器人及其肺部导航方法-CN202310681097.6在审
  • 陆豪健;张敬禹;方琴;向平宇;王越;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-06-09 - 2023-09-01 - A61B34/30
  • 本发明公开了一种具有力感知功能柔性活检针机器人及其肺部导航方法,属于肺部疾病诊疗领域。所述的机器人包括可动支架、驱动系统和柔性活检针导管;所述的驱动系统通过电动滑台安装在可动支架上,柔性活检针导管安装在驱动系统上,所述的可动支架用于粗调节柔性活检针导管的位姿,电动滑台用于粗调节柔性活检针导管的轴向进给运动,所述的驱动系统包括偏转驱动机构和进给机构,分别用于精调节柔性活检针导管的全向偏转运动和轴向进给运动。驱动系统集成了具有高动态响应的单轴力传感器,可用于检测柔性活检针的穿刺力,实现穿刺力感知功能。本发明具有结构紧凑、灵活性好等优点,可在胸外科疾病的诊断方面发挥巨大的作用。
  • 一种有力感知功能柔性活检机器人及其肺部导航方法
  • [发明专利]一种面向腿足机器人的三维环境可通行区域提取方法-CN202310567212.7在审
  • 朱秋国;张亳豪;吴俊;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-05-19 - 2023-08-29 - G06T17/00
  • 本发明提出了一种腿足机器人在三维环境中可通行区域提取与距离场地图构建方法,从三维点云中提取出了适合腿足机器人落脚的非结构化非连续的多层地形,并且具有倾斜度、崎岖度等通行代价信息;在最大程度上保留了完整三维栅格地图的信息量的前提下,排除了大量障碍物、建筑内部体素和不可通行体素,大幅降低了空间复杂度;通过使用形态学腐蚀,在完全没有储存障碍物体素的情况下,高效提取出了可通行区域中的障碍物信息,并将其用于生成距离场地图。本发明方法可以对三维点云的任意分块使用,因此,可以随机器人的运动滚动更新;本发明方法可使用并行加速,在多核CPU和GPU上可以实现更快的运算速度。
  • 一种面向机器人三维环境通行区域提取方法
  • [发明专利]基于点云神经辐射场的语义标注数据自动生成方法、装置-CN202310055600.7有效
  • 王越;方献泽;熊蓉 - 浙江大学
  • 2023-01-17 - 2023-08-25 - G06V20/70
  • 本发明公开了一种基于点云神经辐射场的语义标注数据自动生成方法、装置,属于图像处理领域。本发明对传统神经渲染辐射场进行了改进,采用RGB点云先验作为神经网络的先验知识,并且对神经渲染辐射场的输出增加了语义通道,使得神经渲染辐射场不仅能够渲染真实图像,也能够渲染场景的语义图。该方法仅需要极少量的人工语义标注,即可对全场景的点云做语义的稠密化标注,极大的节省了人工标注的成本。实物实验结果表明,本发明能够极大的提高语义标注的速度,同时缩短神经辐射场的训练收敛时间,非常适合用于移动机器人的场景建模领域。截至目前,本发明已经完整应用于实际机器人项目当中。
  • 基于神经辐射语义标注数据自动生成方法装置

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top