北京理工大学专利技术

北京理工大学共有28147项专利

  • 本发明涉及一类双配体含能金属配合物及其制备方法,属于含能材料技术领域。所述金属配合物为单晶结构,其分子式为[MAB2(H2O)
  • 本发明公开了一种机器人快速更换末端工具的接口,涉及机器人应用技术领域,包括机械臂侧对接组件和工具侧对接组件,机械臂侧对接组件一侧的周向设有一圈容差凹槽,工具侧对接组件一侧的周向设有一圈容差凸槽,容差凹槽和容差凸槽均为非对称容差槽,机械臂...
  • 本发明公开一种光学镜片,包括成像镜片和照明镜片,照明镜片环绕成像镜片设置,充分利用镜头内空间,且照明镜片采用双面微透镜阵列的结构形式,对照明元件发出的光线进行了匀化处理,从而使照射在被观察物体上的光均匀化,提高光学镜头的成像精度。与此同...
  • 本发明公开了一种血管介入手术机器人的从端操作器,该从端操作器包括第一驱动机构、第二驱动机构、夹持机构以及周向力测量机构;第一驱动机构的第一滚子和第二滚子位于管丝的上、下两侧,通过两个滚子的转动实现管丝的递送和回撤功能;第二驱动机构固定安...
  • 本发明公开了一种基于投影域和图像域的稀疏角CT重建方法及装置,涉及计算机视觉与深度学习技术领域。包括:获取待重建的稀疏角度正弦图;将稀疏角度正弦图输入到构建好的投影域模型,得到处理后的正弦图;对处理后的正弦图进行滤波反投影重建,得到处理...
  • 本发明公开了一种驾驶模式实时切换方法、系统、电子设备及介质,涉及车辆控制技术领域,该方法包括:采集当前的自然驾驶工况下的实车数据;基于所述实车数据,采用K
  • 一种基于类脑学习算法的图片识别方法,使用结合频率诱导的类脑学习算法训练图片编码器,然后使用训练好的图片编码器将图片转化成脉冲序列,再使用类脑监督学习算法训练识别层,识别层输出为识别结果。训练过程分为三步,第一步建立输入层,对输入图片进行...
  • 本发明提出融合多传感器信息的视觉临场感环境构建方法,能够精准地对现场环境实时建图,增强图像的视觉感受,为室外环境中作业的器人提供具有丰富视觉信息的三维彩色点云地图,帮助远端操纵人员判断现场环境。本发明基于因子图的方式对帧间位姿进行优化,...
  • 本实用新型提出一种栽种装置和栽种机器人,所述栽种装置包括:存储仓、储料单元、钻孔单元和覆压单元,存储仓具有空腔和出料口,出料口与空腔连通,空腔用于存储物料,储料单元与存储仓相连且位于空腔内,储料单元用于放置物料并使物料从出料口排出,钻孔...
  • 本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法,针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性,设计全光谱相关性自适应学习模块,并以其为基本结构单元,构建主干特征提取网络,提取联合光谱相关性增强、保留本征几何结构的深度...
  • 本发明涉及一种利用大语言模型增强的生成式跨语言事件抽取方法,属于计算机人工智能和自然语言处理技术领域。本方法首先使用大语言模型,将各语言的文本信息进行事件预抽取,得到各种语言的大模型事件抽取结果,并将其解析为可用的文本提示为模型训练做准...
  • 本发明涉及一种基于TF卡固件扩展的代码解耦保护方法,属于安全隔离技术领域。本发明通过将关键代码解耦到CPU和其他器件(包括固态盘主控、U盘主控芯片、TF卡主控芯片等)上,关键代码在两个(或更多)执行环境(主机和远程执行环境)下分离运行。...
  • 本发明涉及一种基于嵌入式存储系统的内核模块完整性保护系统,属于代码完整性保护领域。系统分为两个组成模块,一是主机部分的模块,二是嵌入式存储系统(如SD卡,U盘等)。本发明为解决纯软件的完整性保护方式的不安全,并且对于缺乏相关硬件设施的遗...
  • 本发明公开了一种高精度、高效率的基于阶数降维和模型选择的深度学习层析SAR三维成像方法,用在层析SAR三维成像领域,解决模型选择惩罚项选择难、参数调优难、遍历寻优慢的问题,提升层析SAR高精度三维成像效率。该方法是一种信号处理与深度学习...
  • 本发明提供一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法,针对空谱卷积长短时记忆单元权重参数量多、存储复杂度高等问题,基于张量链式分解设计出两种轻量级张量空谱卷积长短时记忆单元:(1)将每个门结构中每个卷积运算分别扩展至张量域;(2)...
  • 本发明公开了无碳化物的回火马氏体钢及其制备方法,所述钢材包括无碳化物马氏体基体和亚微米/纳米残余奥氏体,其中亚微米/纳米残余奥氏体可为球状、片状和多边形形貌中的一种或多种;其制备方法包括:获得Mn非均质分布的组织作为前驱体,对前驱体进行...
  • 本发明提供一种无领导者无人车编队系统故障估计和容错方法,采用自适应故障观测器估计各无人车的故障,再采用自适应容错控制率通过容错一致性控制对估计得到的故障进行补偿,其中,所述自适应故障观测器能够使得各无人车的状态估计误差和故障估计误差满足...
  • 本发明提供一种基于孪生表征学习的多智能体强化学习无人驾驶编队方法,把车辆编队问题转换为一个多智能体协作问题,其中每个智能体具有独立决策的能力,能够实现安全快速行驶的前提下灵活编队,即在车流量大时安全避障,不必保持队形,在车流量小时恢复队...
  • 本发明公开了一种考虑飞时落角约束的复合制导飞行器制导控制方法,包括以下步骤:在多个飞行器中设置制导律;设置多个飞行器的期望终端弹目视线角和期望飞行时间;针对每一个飞行器,在飞行器发射后,实时获取飞行器的条件信息,将条件信息输入到制导律中...
  • 本发明公开了一种Al