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      控制;調(diào)節(jié)裝置的制造及其應(yīng)用技術(shù)
      • 本發(fā)明涉及基于VLA架構(gòu)與蒸餾學(xué)習(xí)的無人物流車駕駛決策方法及系統(tǒng), 本申請通過蒸餾學(xué)習(xí)將模型的體積壓縮, 同時可以降低算力需求以及硬件成本。此外, 解決了復(fù)雜的道路行駛情況, 如果出現(xiàn)輕量化模型無法準確判斷的情形, 本申請將視覺數(shù)據(jù)發(fā)送至云...
      • 本發(fā)明實施例提供了一種多機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì), 涉及機器人技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:確定當前的待監(jiān)測對象;預(yù)測當前的每一待監(jiān)測對象當前的待監(jiān)測位置;按照預(yù)設(shè)順序確定當前待分配任務(wù)的當前的機器人;獲取當前的每一備選位置的耗時...
      • 本發(fā)明提供一種滾翼型爬壁機器人的控制方法, 包括:實時獲取滾翼型爬壁機器人移動方向一側(cè)壁面的第一檢測圖像;根據(jù)所述第一檢測圖像, 判斷滾翼型爬壁機器人的移動方向一側(cè)是否具有障礙物;若存在障礙物, 則檢測障礙物的第一凸出壁面高度;控制滾翼型爬...
      • 本發(fā)明涉及一種多機器人協(xié)同方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì), 屬于機器人控制技術(shù)領(lǐng)域, 用于基于構(gòu)建的MRVCC模型對多機器人進行協(xié)同控制;MRVCC模型包括虛擬質(zhì)心模塊、共識算法模塊以及分層策略控制模塊;多機器人協(xié)同方法包括:基于虛擬質(zhì)心模...
      • 本公開涉及軌道機器人技術(shù)領(lǐng)域, 提出了軌道巡檢機器人安全運行控制方法及系統(tǒng)、軌道機器人, 控制方法包括如下步驟:獲取巡檢機器人的電機位置換算值與電機實時速度;對獲取的速度進行采樣并積分, 得到位置的運算值;融合比對電機位置換算值、對速度積分...
      • 本發(fā)明公開了一種基于凸包算法的植保無人機不規(guī)則農(nóng)田路徑規(guī)劃方法, 包括:獲取農(nóng)田邊界點的坐標數(shù)據(jù)集進行去噪, 得到去噪數(shù)據(jù)集;引入凸包算法, 遍歷去噪數(shù)據(jù)集中所有坐標, 找到多個凸包點并連接, 生成最小外接矩形, 隨機選取一條邊設(shè)定參考航向...
      • 本發(fā)明公開了基于機器狗自主導(dǎo)航的光伏電站巡檢路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng), 屬于運動體控制技術(shù)領(lǐng)域, 其包括獲取光伏電站的三維點云數(shù)據(jù)與機器狗足端的實時壓力分布參數(shù), 生成地形特征向量進行區(qū)域分割, 生成預(yù)設(shè)優(yōu)先級巡檢區(qū)域邊界坐標集和預(yù)設(shè)能耗緩沖區(qū)坐...
      • 一種無人艇海上目標攔截感知交接班策略, 包括目標信息分析、交接班時機判斷、航向優(yōu)化以及信息融合與驗證四個階段;其中, 目標信息分析階段用于收集和處理目標及海洋環(huán)境信息, 建立目標的運動模型并預(yù)測其未來位置和運動趨勢;交接班時機判斷階段是根據(jù)...
      • 本發(fā)明涉及飛行控制技術(shù)領(lǐng)域, 尤其涉及一種混合控制的FPV無人機飛行控制系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)實時采集無人機三軸角速度數(shù)據(jù), 通過消除高頻噪聲并進行零偏校準;構(gòu)建對應(yīng)的線性擴展狀態(tài)觀測器, 以基于觀測誤差的絕對值...
      • 本申請?zhí)峁┮环N無人機輸變配電航跡規(guī)劃方法及系統(tǒng), 通過三維建模技術(shù)的突破及無人機技術(shù)與電網(wǎng)巡檢業(yè)務(wù)的深度融合, 進一步優(yōu)化輸、變、配專業(yè)設(shè)備巡視資源, 提升巡視效率及設(shè)備運維質(zhì)量。通過在巡檢密集區(qū)部署的無人機網(wǎng)格化巡檢平臺, 完成變電設(shè)備、...
      • 本發(fā)明涉及一種助推?滑翔飛行器全向可達域快速生成方法, 屬于飛行器控制技術(shù)領(lǐng)域。助推段, 通過數(shù)據(jù)庫搜索的助推段特征軌跡生成方法, 得到頂點速度極值條件下的二維助推軌跡;滑翔段, 基于D?E走廊邊界跟蹤和當前橫程誤差走廊的縱、側(cè)向規(guī)劃方法,...
      • 本發(fā)明提供一種AGV小車定位對接方法, 在機臺前方的兩側(cè)設(shè)有反光板, 預(yù)設(shè)機臺的長度為c, 機臺的寬度為d, 二維碼設(shè)置在機臺底部的中心位置, 通過不同的坐標系轉(zhuǎn)換直接確定二維碼中心點的距離實現(xiàn)定位, 從反光板的中間位置行駛?cè)霗C臺的底部進行...
      • 本發(fā)明屬于機器人控制技術(shù)領(lǐng)域, 公開了一種雙足機器人不平路面行走規(guī)劃和控制方法, 包括步驟1:構(gòu)建步態(tài)生成器, 在支撐相切換時, 激活步態(tài)生成器, 基于簡化的線性倒立擺模型, 生成下一支撐相的質(zhì)心及擺動腳期望軌跡;步驟2:構(gòu)建全身控制器, ...
      • 本發(fā)明屬于飛行器控制技術(shù)領(lǐng)域, 尤其涉及一種基于切換系統(tǒng)的縱列式構(gòu)型跨介質(zhì)無人機的出入水控制方法, 包括以下步驟:步驟1)分別建立縱列式構(gòu)型的水空跨介質(zhì)無人機在不同飛行階段的動力學(xué)模型;步驟2)針對水空跨介質(zhì)無人機的動力學(xué)模型, 設(shè)計無人機...
      • 本發(fā)明提供一種帶有狀態(tài)/輸入量化的無人船舶航向跟蹤控制方法, 包括:基于反步法設(shè)計系統(tǒng)控制律, 結(jié)合動態(tài)面技術(shù)降低虛擬控制律的計算量膨脹問題;對于控制系統(tǒng)中存在的不確定項及外界干擾, 利用擴張狀態(tài)觀測器進行估計;均勻量化器分別對控制系統(tǒng)中的...
      • 為了解決協(xié)同建圖在帶寬受限環(huán)境中的建圖精度問題, 本發(fā)明提出了一種專為通信受限環(huán)境設(shè)計的邊緣輔助協(xié)作建圖系統(tǒng)及方法, 通過帶寬感知的地圖蒸餾技術(shù), 能夠量化關(guān)鍵幀和地標的重要性, 并根據(jù)實時帶寬評估動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)的稀疏化程度, 確保只傳輸最關(guān)...
      • 一種基于自適應(yīng)反饋的飛行器自主學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)及方法, 通過引入狀態(tài)反饋控制框架并選擇合適的反饋狀態(tài)量, 一方面使得強化學(xué)習(xí)控制律進行適應(yīng)性調(diào)整, 另一方面將有效提升飛行器自主學(xué)習(xí)控制的效率, 首先基于狀態(tài)反饋控制原理完成巡航飛行器速度控制律以...
      • 本發(fā)明公開了一種基于云邊機協(xié)同計算的機器人自主軌跡跟蹤系統(tǒng), 本發(fā)明屬于機器人自主軌跡跟蹤領(lǐng)域, 包括:機器人編隊層、邊緣計算層和云計算中心, 其中所述機器人編隊層、所述邊緣計算層和所述云計算中心層依次連接;所述機器人編隊層, 用于采集機器...
      • 本發(fā)明提供了一種基于復(fù)合傳感器的無人機飛行控制管理方法, 包括:在初始狀態(tài), 采集無人機上慣性傳感器的加速度數(shù)據(jù)、視覺傳感器的光流場數(shù)據(jù)、氣壓高度計的垂直高度數(shù)據(jù);構(gòu)建無人機姿態(tài)運動學(xué)模型以及環(huán)境感知先驗?zāi)P停粚崟r解析所述加速度數(shù)據(jù), 更新...
      • 提供換擋裝置。換擋裝置具備:換擋體, 其具備被支承為能夠轉(zhuǎn)動的軸體;多個突出部, 其從軸體突出;以及機構(gòu)部, 其分別具備于多個突出部。
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