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公开(公告)号：CN117075619A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311337941.X
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种局部路径规划方法、装置和介质，方法包括以下步骤：S1、生成全局参考路径；S2、获取弗勒内坐标系下的自车位置坐标；S3、对自车参考速度、路面附着系数和路面曲率系数进行数学关系建模；S4、以S2得到的弗勒内坐标系下的自车位置坐标和预瞄距离为边界条件进行局部轨迹全采样；S5、对S4采样的局部轨迹进行碰撞判定，筛选出通过碰撞判定的局部轨迹作为候选轨迹；S6、建立成本函数对通过S5的碰撞检测的候选轨迹进行成本估算，以最小成本筛选候选轨迹，得到用于规划的预测轨迹。与现有技术相比，本发明具有适应不同地区路面材质较为多变，复杂且不规整的地形等优点。
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公开(公告)号：CN111176342A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010086815.1
申请日：2020-02-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G05D13/66
Abstract: 本发明公开了一种双足机器人仿人步态的步行速度调节方法。该方法包括双足支撑相调节以及单足支撑相调节；所述双足支撑相调节为通过调节双足支撑相时长来调节步行速度；所述单足支撑相调节为通过在单足支撑相对支撑脚踝关节的俯仰自由度施加力矩改变轨道能量来调节步行速度。相比以往的步行速度切换方法，该方法无需事先设计多组步态，而是基于速度反馈，通过改变步态参数以及施加力矩控制来实现速度调节与切换。基于本发明所提供的步行速度调节方法，能有效帮助机器人实现实时速度切换，从而提高机器人的步行灵活性以及环境适应能力。
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公开(公告)号：CN116129226B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310372187.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多原型混合模块的少样本目标检测方法及装置。首先通过骨干网络提取出支持图像和查询图像的特征信息，然后使用期望最大化算法对支持特征进行处理，生成多个具有代表性信息的原型向量，再将所有的原型向量分别与查询特征进行特征聚合，完成对查询特征相关部分的激活并将其输入到后续的检测模块中，从而实现仅使用少量样本就能快速学习新事物的效果。同时，该模型在训练过程中采用了二类对比方法来进一步增强对新类别物体的学习能力，进而优化少样本目标检测的检测性能。本发明解决了现有少样本目标检测中存在的支持特征代表性不足、特征聚合方法效果不显著等问题，提高了少样本目标检测对于新类别物体的检测性能。
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公开(公告)号：CN114749413A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210665089.8
申请日：2022-06-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于传感器清洁装置领域，公开了一种车载光学传感器清洁装置，包括清洁结构、直线驱动机构、传动支撑结构、压紧结构、光学传感器支撑结构，光学传感器固定在光学传感器支撑结构上，直线驱动机构连接传动支撑结构，传动支撑结构连接压紧结构，清洁结构安装在压紧结构上，所清洁结构分为左右结构相同的两部分围合在光学传感器的外周，对光学传感器进行刷洗、喷流和吹干的清洁操作。本发明的清洁装置可完成对车载光学传感器的喷流、刷洗、吹干的并序以及顺序清洁。通过直线电机可控制清洁装置的收起，实现车载光学传感器视窗的无遮挡。依据不同规格车载光学传感器可完成清洁结构的适配更换。
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公开(公告)号：CN116109841B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310380077.5
申请日：2023-04-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于动态语义向量的零样本目标检测方法及装置，通过将可见类的语义向量设置为网络参数，然后通过设计的两路分类分支网络结构、引入N‑pair loss损失函数，在训练过程中结合可见类视觉特征修改可见类的语义向量在语义空间中的分布，以获得更合理的语义向量分布，从而同时提高对可见类和不可见类的检测效果。本发明解决了部分类别对象数据难采样前提下如何进行目标检测这一问题，且相比以往的零样本目标检测，本发明基于动态语义向量建模，语义分布更好的贴近视觉特征分布，因此具有更高的目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111581529B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010376592.2
申请日：2020-05-07
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提出了一种结合学生适合度和课程搭配度的课程推荐方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域，该在线课程搭配推荐方法包括：获取在线课程学习平台的用户数据和课程数据；计算目标用户对于不同课程的选择的可能性值；根据课程的可能性值大小进行排序，并选取可能性最大的前d个课程，以生成课程推荐的第一子推荐列表C1；对用户u所选课程类别进行统计分析，对专业课程和其它课程分别选取搭配度高的课程，综合构建第二子推荐列表C2；将第一子推荐列表C1和第二子推荐列表C2融合，以生成最终推荐结果。该在线课程搭配推荐方法兼顾了用户与课程之间的选择合适度以及课程之间的可搭配性，提高了推荐课程的准确性，更好地满足了用户的学习需求。
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公开(公告)号：CN116381760A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310653249.1
申请日：2023-06-05
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及一种GNSS RTK/INS紧耦合定位方法、装置及介质，属于多传感器融合定位领域，其中方法包括：对IMU观测量进行预积分确定运动学导航方程；初始化当前时刻位置估计；估计未知整周模糊度；初始化估计窗长度；基于窗内双差卫星观测可用性评分算法选取参考卫星，并自适应调整估计窗窗长；在自适应滑动估计窗内，基于卫星与参考卫星之间的差分观测量，构建双差卫星观测约束，结合运动学导航方程确定的约束，构建成本函数，并通过LM迭代算法求解非线性最小二乘问题，对窗内的所有待估状态进行批量平滑优化，实现RTK/INS紧耦合定位。与现有技术相比，本发明具有定位精度高、降低了计算成本等优点。
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公开(公告)号：CN116129226A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310372187.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多原型混合模块的少样本目标检测方法及装置。首先通过骨干网络提取出支持图像和查询图像的特征信息，然后使用期望最大化算法对支持特征进行处理，生成多个具有代表性信息的原型向量，再将所有的原型向量分别与查询特征进行特征聚合，完成对查询特征相关部分的激活并将其输入到后续的检测模块中，从而实现仅使用少量样本就能快速学习新事物的效果。同时，该模型在训练过程中采用了二类对比方法来进一步增强对新类别物体的学习能力，进而优化少样本目标检测的检测性能。本发明解决了现有少样本目标检测中存在的支持特征代表性不足、特征聚合方法效果不显著等问题，提高了少样本目标检测对于新类别物体的检测性能。
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公开(公告)号：CN116109841A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310380077.5
申请日：2023-04-11
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于动态语义向量的零样本目标检测方法及装置，通过将可见类的语义向量设置为网络参数，然后通过设计的两路分类分支网络结构、引入N‑pair loss损失函数，在训练过程中结合可见类视觉特征修改可见类的语义向量在语义空间中的分布，以获得更合理的语义向量分布，从而同时提高对可见类和不可见类的检测效果。本发明解决了部分类别对象数据难采样前提下如何进行目标检测这一问题，且相比以往的零样本目标检测，本发明基于动态语义向量建模，语义分布更好的贴近视觉特征分布，因此具有更高的目标检测精度。
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公开(公告)号：CN111267993B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010063112.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 之江实验室
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明涉及一种双足机器人的足部结构及其全地形路面适应方法，采用该足部结构的双足机器人在非平整路面上行走时，可根据路面的实际地形进行主动适应，及时调整相应姿态，迅速有效地提升双足机器人的站立和行走稳定性，改善双足机器人在非平整路面上行走时足部触地面积小、整体平衡维持难等问题。该全地形路面适应足部结构将足底分为四个区域，独立受力和形变，使得机器人足部在非平整路面上保持良好触地的同时，通过分布于足部四个区域的测力传感器获知足底触地情况，以此为依据推测足底实际地形分布，驱动机器人相关关节进行调整，完成机器人足部和整体姿态对非平整路面的主动适应。
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