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[发明专利]一种基于字符分隔值文件转换Verilog代码的方法-CN202010531916.5有效
发明人：黄继业;闻勇强;高明裕;何志伟;杨宇翔;林辉品 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/34 文献下载
摘要：本发明公开了基于字符分隔值文件转换Verilog代码的方法：S1，读取字符分隔值总文件中的数据，根据总文件内的记录去搜索符合条件的字符分隔值子文件；S2，处理字符分隔值总文件和子文件内的数据，生成端口信号列表和变量定义部分的Verilog代码；S3，给每个字符分隔值子文件分配状态号区间，读取各个子文件内的状态跳转数据，生成状态跳转部分的Verilog代码；S4，读取每个字符分隔值子文件内对应状态所执行的操作，生成各个状态语句执行的Verilog代码。本发明为字符分隔值文件数据转化到硬件描述提供了切实可行的方案，当需要编写的状态机状态很多时，可有效简化状态的插入和删除问题以及子状态机间相互跳转问题，能够降低代码编写的出错率，提高开发的效率。
一种基于字符分隔文件转换 verilog 代码方法

[发明专利]基于时空Transformer的移动机器人导航方法-CN202211468435.X在审
发明人：杨宇翔;姜家豪;高明裕;何志伟;黄继业;李平 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时空Transformer的移动机器人导航方法，本发明时空Transformer模型由一个全局空间状态编码器和一个时间状态编码器组成，建立在Transformer结构上。空间状态编码器用于提取全局空间特征，并捕捉行人和机器人之间的空间交互。时间状态编码器被设计成模拟连续帧之间的时间相关性，并推断空间位置变换的动态关系。在综合时空状态表示的基础上，利用基于价值的强化学习方法获得最优导航策略。本发明提高了在复杂动态环境中导航避障的成功率和导航效率。对行人的未来运动状态预测更加准确，解决了机器人导航过程中的短视问题和现有导航避障过程中机器人对动态环境时空特征提取不充分的问题。
基于时空 transformer 移动机器人导航方法

[发明专利]一种基于Informer神经网络的锂离子电池SOH预测方法-CN202310695213.X在审
发明人： 高明裕;沈涵丹;杨宇翔;何志伟;李平;董哲康 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Informer神经网络的锂离子电池SOH预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取锂电池循环老化数据制作数据集，并划分为训练集和测试集；S2、数据集预处理，获取数据集中的循环老化数据，并进行归一化处理；S3、构建初始Informer神经网络；S4、改进初始Informer神经网络；S5、将预处理后的训练集作为输入训练最终Informer神经网络；S6、经预处理后的测试集输入至完成训练的最终Informer神经网络中得到预测结果，并采用平均绝对误差和均方根误差作为评价指标。该方法通过对循环数据进行复相关系数分析，确定适当的window‑size，改进Informer神经网络。大量实验结果表明，本方法不仅可以很好地提取与当前时刻SOH相关性最强的各循环特征，而且可以较为精确地估计SOH。
一种基于 informer 神经网络锂离子电池 soh 预测方法

[发明专利]一种用于智能网联汽车V2X通信系统的安全握手方法-CN202310919271.6在审
发明人：黄继业;徐国进;潘钇名;高明裕;何志伟;杨宇翔;董哲康 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04W12/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于智能网联汽车V2X通信系统的安全握手方法，包括以下步骤：步骤一、获取地区密钥后通过FPGA硬件对通信进行基础的加解密保护；步骤二、握手开始后，本车辆需要去云平台拉取对端车辆的密钥值和过期时间，密钥记为UseridKey；步骤三、本车辆将过期时间发送给对端车辆后，可以快速计算出UseridKey，并用该密钥值解密解密秘文过期时间，校验是对否正确；步骤四、对端车辆校验通过后，认为握手成功，发送握手成功标识给本车辆，本车辆需要随机生成一个新的密钥，记为ConnectKey。该密钥用于后期这两台设备的基本通信，本发明有硬件加解密和平台加密的双重保障，通信效率高，速度快，安全程度更高。
一种用于智能汽车 v2x 通信系统安全握手方法

[发明专利]一种基于AI边缘计算的电池簇管理系统及方法-CN202310650595.4在审
发明人：马国进;颜子翔;高明裕;林辉品;李平;董哲康;曾毓;刘孝伟;杨成 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-06-03 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AI边缘计算的电池簇管理系统，包括专用隔离电源DCDC模块、电源管理模块、母线电流采样电路、总电压与绝缘电阻采样电路、有线传输模块、无线通信模块、TF卡存储模块、HDMI屏幕显示模块、MCU主控模块和AI芯片模组。该系统控制有线传输模块与无线通信模块进行电池管理系统层次间数据传输，与传统电池管理系统相比稳定的保障了设备电池包的安全。
一种基于 ai 边缘计算电池管理系统方法

[发明专利]一种基于DGG点云分割网络的机械臂自动打菜方法-CN202111427395.X有效
发明人： 高明裕;周海平;董哲康;杨宇翔;曾毓 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DGG点云分割网络的机械臂自动打菜方法。实现自动打菜首先需要对打菜点位姿进行估计，根据不同的菜品种类和菜品量选择不同的打菜动作，再对六轴机械臂的路径和轨迹进行规划，最后实现菜品的挖取。目前餐厅内主要通过人工实现打菜工作，具有效率低、劳动力成本高等缺点。本发明通过深度相机采集菜品表面的点云数据，提出一种基于图卷积的点云分割网络DGG实现对打菜点的预测，根据具体的打菜动作计算得到打菜点的姿态信息，再通过三次B样条插值和Squad插值算法对机械臂末端的轨迹进行规划，最后控制机械臂完成打菜任务。
一种基于 dgg 分割网络机械自动方法

[发明专利]一种基于FPGA的多路数据低延迟DDR片外访存方法-CN202310506445.6在审
发明人：黄继业;沈祖翔;刘鑫;董哲康;高明裕;杨宇翔 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的多路数据低延迟DDR片外访存方法，包括以下步骤：S1、写信号有效时根据地址片轮转调度方法选择写入地址和读出地址；S2、通过握手型异步FIFO对数据进行跨时钟域处理，拼接数据使得位宽符合DDR最大缓存标准；S3、通过写仲裁将各个通道数据写入地址调度选择的DDR地址空间；S4、读信号有效时更新读出地址为地址调度选择的读出地址；S5、通过读仲裁从地址调度选择的读出地址读出数据；S6、通过握手型异步FIFO对数据进行跨时钟域处理，并将缓存数据分解为符合数据接收端位宽的数据。该方法通过仲裁实现多路数据协同访存DDR，避免读写冲突导致的竞争，从而提高访存效率。
一种基于 fpga 路数延迟 ddr 外访方法

[发明专利]一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法-CN202310505318.4在审
发明人：汪银辉;黄继业;郑甘勒;高明裕;何志伟;洪明 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于先验信息加权的HOG人脸疲劳特征提取方法，包括以下步骤：S1、输入彩色图像，转换到HSV色彩空间并对HSV色彩空间中的V通道进行双阈值自适应伽马校正；S2、计算校正后的梯度大小和方向，并将图像划分为若干个cell区域；S3、计算cell区域的加权投影梯度直方图，进行拉普拉斯平滑并归一化；S4、对归一化后的cell计算其对应的KL散度值，并将所有cell划分为若干个block块；S5、基于先验信息和KL散度值对block块内的cell作加权处理，整合所有处理后的block，得到最终的特征向量。该方法，解决了传统算法在智能座舱中复杂环境下提取特征丢失的问题，改进后的算法提取出的人脸疲劳特征可靠稳定。
一种基于先验信息加权 hog 疲劳特征提取方法

[发明专利]一种基于TTSNet的锂离子电池SOH估算与RUL预测方法-CN202310431133.3在审
发明人： 高明裕;鲍政怡;杨宇翔;何志伟;董哲康 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TTSNet的锂离子电池SOH估算与RUL预测方法，包括如下步骤：S1、构建TTSNet网络模型；S2、通过时序transformer的特征提取网络分别通过相应的提取支路对预处理后的电池数据中电压、电流和温度数据进行特征提取，得到丰富的语义信息特征；S3、通过AGFF的特征融合网络，对提取的语义信息特征进行自适应融合，得到神经网络的预测输出；S4、基于TTSNet网络模型的SOH估算与RUL预测。该方法不仅可以自适应提取并交互锂离子电池输入时间序列中的有用信息，还考虑到长时间序列电压、电流、温度与容量之间的相关性，关注前后步长相关时序维度信息，提高了网络模型研究时间序列长期依赖关系的能力。最终得到实时、高精度的SOH估算与RUL预测结果。
一种基于 ttsnet 锂离子电池 soh 估算 rul 预测方法

[发明专利]基于级联霍夫曼投票的3D点云单目标跟踪方法-CN202310356618.0在审
发明人：何志伟;许安琪;聂佳浩;杨宇翔;吕旭冬;高明裕;董哲康 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联霍夫曼投票的3D点云单目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建目标模板(点云序列中给定的一个跟踪目标)和搜索区域的数据集，通过PointNet++，将目标模板及搜索区域的点进行下采样并提取采样点的特征，得到目标模板特征和搜索区域特征通过融合PointNet++输出的与得到特征增强的搜索区域的特征S2、基于特征进行级联的霍夫曼投票将搜索区域的点进行偏移，得到了M2个搜索区域点的状态信息从而逐步回归到潜在的目标中心；S3、对进行聚类得到聚类后的点的状态信息Tj；S4、基于聚类后的点的状态信息进行预测。该方法所提的级联霍夫曼投票策略可以嵌入到目前主流的3D点云单目标跟踪方法中，能够有效地提高跟踪地准确率。
基于级联霍夫曼投票点云单目标跟踪方法

[发明专利]基于先验信噪比的维纳滤波和改进谱减法的语音增强方法-CN202310318001.X在审
发明人：郑甘勒;黄继业;潘钇名;高明裕;何志伟;杨宇翔 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G10L21/0232 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于先验信噪比的维纳滤波和改进谱减法的语音增强方法，其首先需要一段外部输入带噪语音信号，其次将该带噪语音信号窗口分帧处理后进行傅里叶变换后，得到频域上的带噪语音信号，接着采用基于先验信噪比的维纳滤波对该语音信号进行初步处理，最后用改进谱减法对处理后的语音信号进一步处理并进行反傅里叶变换得到，最终得到较为纯净的语音信号。本发明基于先验信噪比的维纳滤波和改进谱减法的语音增强方法，可以达到在复杂背景噪声下达到有效的降低噪声，提高语音质量的效果，并且比传统方法能够更好的减少音乐噪声。
基于先验滤波改进减法语音增强方法

[发明专利]一种用于智能座舱声源定位的信号时延估计方法-CN202310226329.9在审
发明人：黄继业;潘钇名;陈协和;杨宇翔;高明裕;何志伟 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S5/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于智能座舱声源定位的信号时延估计方法。包括以下步骤：S1.对接收到的两个声源信号做经验模态分解；S2.对本征模函数组进行多尺度广义互相关求出互相关函数组；S3.计算互相关函数组权重，进而加权求和，计算最终的互相关函数；S4.针对最终的互相关函数，对时延进行估计；本发明用于智能座舱声源定位的信号时延估计方法，对接收到的乘客声源信号进行多尺度分解，对保留固有特征的信号进行广义互相关，进而加权求和，避免了噪声对估计精度的影响，多尺度有效分量的互相关，提高了时延估计的精度。
一种用于智能座舱声源定位信号估计方法

[发明专利]一种基于异构节点时空域感知的车辆轨迹预测方法-CN202310248586.2在审
发明人： 高明裕;曾学璞;杨俊杰;杨宇翔;何志伟;曾毓 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异构节点时空域感知的车辆轨迹预测方法，搭建了一个提取基于行驶车辆视角感知结果生成的在线感知地图并使用时空域注意力机制来完成不同种类信息自身的理解和相互的融合的车辆轨迹预测任务，可以在不使用高精地图的同时有效获取预测目标车辆的局部范围内的地图信息，完成其轨迹预测的同时保证较高的鲁棒性和估计精度，更加符合实际应用的需求。
一种基于节点时空感知车辆轨迹预测方法

[发明专利]一种基于双臂移动机器人的自动打菜系统及其控制方法-CN202111427478.9有效
发明人： 高明裕;周海平;杨宇翔;董哲康;林辉品 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双臂移动机器人的自动打菜系统。本发明包括：订单处理模块、图像数据采集模块、打菜点预测模块、双机械臂抓取模块以及移动模块。本方法实现了双臂移动机器人自动识别菜品种类并定位、打菜点位姿预测并挖取、双臂协同倒菜、自动出餐等功能。本发明采用深度相机采集图像数据，通过投票特征算法实现打菜点的预测，采用主从模式控制双臂之间的协调操作。本发明具有高灵活性、高精度、操作简单、环境适应性强等优点。大大减小了餐厅、食堂等工作人员的工作量，有助于餐厅工作效率的提高，具有广泛的市场需求。
一种基于双臂移动机器人自动菜系及其控制方法

[发明专利]一种基于LSTM和变分自编码的移动机器人自主探索方法-CN202210387388.X在审
发明人：杨宇翔;黄佳杰;方景生;高明裕;何志伟;曾毓 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LSTM和变分自编码的移动机器人自主探索方法。采用强化学习方法通过奖励函数指导移动机器人进行自主探索到达目标位置技能的学习。利用LSTM和变分自编码分析和存储过去时刻的障碍物和移动机器人自身的状态信息以预测未来时刻的相关信息，通过强化学习的方法实现仿真环境与真实环境完成自主探索导航至目标的任务。本发明具有很高的环境适应性和探索成功率，能够在复杂环境下实现移动机器人的自主探索。
一种基于 lstm 编码移动机器人自主探索方法

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