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公开(公告)号：CN119478351A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411511793.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 上海师范大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的YOLOv8‑DES模型进行目标检测的方法，属于目标检测技术领域，包括如下步骤：步骤1：将图像划分为训练集和测试集；步骤2：融合双卷积模块和高效多尺度注意力机制模块形成改进的模型；步骤3：进行前向传播提取图像特征；步骤4：采用损失函数计算训练集图像的损失值；步骤5：从模型的最后一层依次往前反向传播，修改网络权值，最小化损失函数；步骤6：判断模型训练是否完成，若是进入步骤7，若否则返回步骤3；步骤7：进行前向传播提取图像特征；步骤8：对图像特征进行后处理；步骤9：输出带有检测框和置信度的测试图片。本发明提高了模型复杂场景下目标检测的处理效率，减少模型训练时的样本类别数量。
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公开(公告)号：CN118644671A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410603694.1
申请日：2024-05-15
Applicant: 上海师范大学
Abstract: 本发明涉及移动机器人环境感知技术领域，特别涉及一种低矮障碍物检测方法。包括：获取激光雷达数据以及深度相机数据，针对RGB图像，使用训练好的YOLOv5模型进行实例分割，得到地面分割图以及障碍物分割图；进一步的得到剔除地面掩码图和障碍物掩码图，并与深度图结合得到剔除地面的全景点云和障碍物点云；通过点云转伪雷达数据算法将其转化为剔除地面的全景伪雷达数据和障碍物伪雷达数据；并与激光雷达数据进行融合，并基于融合后的数据进行障碍物检测，得到检测结果。本发明通过视觉分析RGB图像的方式剔除地面点云数据实现低矮障碍物检测算法，即能精准的实现地面点云的剔除又能准确识别低矮障碍物，实现更准确的环境感知。
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公开(公告)号：CN113866747B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111193440.X
申请日：2021-10-13
Applicant: 上海师范大学
Abstract: 本发明涉及一种多激光雷达的标定方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过多激光雷达采集并获取多个激光雷达点云数据，激光雷达点云数据包括主激光雷达发射的激光光束对应的主激光雷达点云数据以及辅激光雷达发射的激光光束对应的辅激光雷达点云数据；步骤2：根据多个激光雷达点云数据在ROS终端进行联合标定，以获得每个辅激光雷达相对主激光雷达的最优旋转平移变换关系；步骤3：根据最优旋转平移变换关系将辅激光雷达点云数据旋转平移变换至主激光雷达的坐标系下，并融合所有的激光雷达点云数据；步骤4：通过ROS终端定义一个新的激光雷达坐标系，以建立高精度地图，与现有技术相比，本发明具有提高点云的密度和提高建图精度等优点。
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公开(公告)号：CN116843719A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310563525.5
申请日：2023-05-18
Applicant: 上海师范大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理的技术领域，公开了一种基于独立搜索孪生神经网络的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、将目标图像和当前帧搜索图像分别输入训练好的孪生神经网络进行特征提取，获取目标特征图和当前帧搜索特征图；S2、计算目标特征图和当前帧搜索特征图之间的相关性特征图，并生成多个候选区域；S3、对每个候选区域进行分类和编码，获得每个候选区域的得分和位置，选取得分最高的候选区域作为最终的识别结果；S4、重复步骤S1‑S3，对下一帧搜索图像进行目标识别，从而实现目标跟踪。
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公开(公告)号：CN116468081A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310471399.0
申请日：2023-04-27
Applicant: 上海师范大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于置信区间的深度强化学习动作决策方法，该方法首先提出一种基于深度神经网络的置信区间跨度拟合模型，从根本上解决UCB无法估计高维状态空间下各个动作的置信区间大小的问题；然后提出一种基于目标值原地构建的置信区间跨度平衡模型，利用神经网络反向传播的特性在每次动作决策后更新U网络的参数，从而平衡置信区间跨度；最后引入探索‑利用动态平衡因子α用于平衡训练过程中的探索与利用。该方法应用于解决复杂强化问题，取得了较好的训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115122298A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210847158.7
申请日：2022-07-07
Applicant: 上海师范大学 , 上海指象智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于小型机器人的弹簧减震底盘及短途运送机器人。该短途运送机器人包括用于小型机器人的弹簧减震底盘、车体、载物筐、传感模块、运动控制模块、主控模块、电源模块、用户交互模块；主控模块采用NVIDIA Jetson Nano上位机，用户交互模块包括触摸显示屏，传感模块采用深度摄像头、激光雷达、超声波传感器三种传感器空间上交错均匀布置的结构，集建图与定位、轨迹规划与导航、载物等功能于一体，性价比高，用户界面简洁、友好，能满足办公大楼、工厂等中小型工作或服务场所的物料自动配送需求。用于小型机器人的弹簧减震底盘，改进现有两轮差速底盘，采用两轮浮动安装结构，同时使用与主动轮旋转轴平行安装的弹簧增强底盘减震能力，不仅增强了机器人的运动平稳性和越障能力，也增大了机器人承载能力。
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公开(公告)号：CN118625845A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410624980.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 上海师范大学
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明涉及一种机器人行走的上半身动态稳定方法，属于机器人运动控制领域，包括如下步骤：步骤S1：机器人启动并初始化运动参数；步骤S2：机器人开始步行；步骤S3：判断机器人上半身姿态是否达到补偿点，达到则进入S4，否则回到步骤S2；步骤S4：通过上半身姿态补偿模型对机器人进行姿态补偿；步骤S5：更新姿态补偿次数，检测上半身姿态是否恢复垂直，是则进入步骤S6，否则回到S4；步骤S6：对机器人的姿势进行标定，并回到步骤S2。本发明通过策略梯度学习实现对机器人行走时上半身的姿态补偿，具有补偿精准和快速作业的双重优点。
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公开(公告)号：CN114018284A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111191236.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 上海师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的轮速里程计校正方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取系统的内参数和外参数；步骤2：获取并同步视觉信息和轮速里程计信息；步骤3：基于MSCKF算法对视觉信息和轮速里程计信息进行融合，即根据轮速里程计信息进行状态的预测并根据视觉信息进行状态的更新，以校正轮速里程计；步骤4：判断是否执行完所有的特征点更新；步骤5：若是，则得到当前局部地图位姿，进而得到系统全局定位，若否，则返回步骤2，与现有技术相比，本发明具有校正轮速里程计的时间累积误差、提高定位精度和计算效率高等优点。
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公开(公告)号：CN119902551A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510085984.6
申请日：2025-01-20
Applicant: 上海师范大学
IPC: G05D1/49 , G05D109/12
Abstract: 本发明公开了一种双足机器人在复杂地形下的行走方法，属于机器人行走技术领域，包括如下步骤：步骤1：建立双足机器人行走的初步动力学模型，进行优化后获得改进后的动力学模型；步骤2：根据输入的信息生成双足机器人的参考状态轨迹；步骤3：对参考轨迹进行优化；步骤4：对接触力进行进一步优化和分配，计算双足机器人行走的关节扭矩，并将其发送至各关节电机；步骤5：根据数据实时估计双足机器人的位置、速度和姿态，反馈给轨迹规划和全身控制模块，进行下一周期的规划和控制；步骤6：不断重复步骤2‑步骤5，使得双足机器人完成在复杂地形下的行走。本发明能提升机器人在复杂地形下的适应性和能源效率。
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公开(公告)号：CN117892835A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311681833.4
申请日：2023-12-08
Applicant: 上海师范大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种改进的示教轨迹学习方法，属于人工智能技术领域，包括如下步骤：机器人在移动前用InfoGANs模型代替GANs模型建立轨迹生成网络LfDNet；基于仿射变换对生成的轨迹进行泛化；采用软约束二次规划方法对泛化后的轨迹进行避障优化；机器人根据避障优化后的轨迹移动。本发明生成的轨迹模板可以融合多示教轨迹的特点，并且在表现上更为平滑，使训练得到的模型可以用于生成多种轨迹，且根据采样空间的设计，可以用于在线学习新轨迹，生成的轨迹拥有良好的外插性能，并可以通过比例因子调节轨迹状态，算法实现简单，易于使用，生成的轨迹使机器人拥有更好的避障性能，更加平滑且可以指定目标点速度，从而适应多种任务。
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