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公开(公告)号：CN118392033A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410476577.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基于多传感器融合的动力电池电芯极柱检测方法，属于动力电池组产线智能化检测领域。本发明解决了现有飞行焊过程中存在电芯极柱位置检测的精度和实时性较差的问题。本发明采用相机对动力电池进行图像采集，获取极柱感兴趣区域，获取激光点在线激光测量仪坐标系下的三维坐标；对电芯极柱区域图像进行高斯滤波、灰度图转换，获取电芯极柱区域灰度图像；进而获取电芯极柱中心的二维坐标，再计算出电芯极柱在相机坐标系下的三维坐标，获取有效激光阵列所有激光点深度值的均值，通过相机针孔模型和机器人坐标转换关系，计算出电芯极柱在焊接机器人坐标系下的三维坐标，实现对动力电池电芯极柱的位置的检测。本发明适用于电芯极柱位置检测。
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公开(公告)号：CN117635986B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311593713.9
申请日：2023-11-27
IPC: G06V10/75 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像特征匹配领域，具体涉及一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法。针对现有技术中无法将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合的问题。本发明设计一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法，使用基于ResNet18的特征金字塔网络提供粗、细两种级别的特征。粗级别特征生成同时具有多尺度、全局和局部信息的特征。利用局部调节分支和全局调节分支从局部和全局两个角度来有效地校准丰富的特征表示。将输出的特征传入粗匹配模块得到粗匹配坐标。最后通过细匹配模块生成细匹配位置偏差来得出最终的匹配点。实现将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合。
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公开(公告)号：CN118247561A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410365894.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明的一种基于多尺度注意力机制的新能源电池包图像分类方法及装置，基于多尺度注意力机制的CNN+Transformer架构(MSNET)，对传统的基于CNN的图像分类方法进行了改进，提高了新能源电池包在类别间特征差异过小情况下的图像分类准确度；MSNET网络可以提取不同尺度下的局部信息，将局部结构信息整合到全局上下文信息中，提高特征识别能力，以缓解全局上下文信息不足问题。同时，为缓解参数量大，计算复杂度高等问题，本发明所提出的MSNET网络引入深度可分离卷积，在通道维度而不是空间维度执行自注意力，大幅度减少卷积参数及计算量，显著提高效率。
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公开(公告)号：CN117523105B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311583868.4
申请日：2023-11-24
Abstract: 激光雷达和多相机数据融合的三维场景重建方法，涉及计算机视觉技术领域。解决了现有技术中单个相机与单个雷达结合的三维重建方法存在单次扫描场景范围小、以及重建效率低的问题。本发明可采用单激光雷达或多激光雷达与多个相机的数据融合技术来实现三维重建，方法包括：对激光雷达与每个相机间进行标定，得到激光雷达与各相机间的最优外参矩阵；将待测三维场景进行区域划分，使相邻的两个扫描区域存在部分重叠；利用激光雷达和所有相机对待测三维场景中每一个扫描区域进行扫描及数据融合，得到各扫描区域所对应的子图，将所有子图进行数据融合，完成三维场景重建。当使用多雷达时，还包括对雷达与雷达间的标定。主要用于室内外三维场景的重建。
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公开(公告)号：CN117523105A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311583868.4
申请日：2023-11-24
Abstract: 激光雷达和多相机数据融合的三维场景重建方法，涉及计算机视觉技术领域。解决了现有技术中单个相机与单个雷达结合的三维重建方法存在单次扫描场景范围小、以及重建效率低的问题。本发明可采用单激光雷达或多激光雷达与多个相机的数据融合技术来实现三维重建，方法包括：对激光雷达与每个相机间进行标定，得到激光雷达与各相机间的最优外参矩阵；将待测三维场景进行区域划分，使相邻的两个扫描区域存在部分重叠；利用激光雷达和所有相机对待测三维场景中每一个扫描区域进行扫描及数据融合，得到各扫描区域所对应的子图，将所有子图进行数据融合，完成三维场景重建。当使用多雷达时，还包括对雷达与雷达间的标定。主要用于室内外三维场景的重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116243305A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310358441.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种应用于短波主被动一体化雷达的电离层虚高估计方法，包括：1：一体化探测系统接收到主动雷达探测回波和被动雷达探测回波，主被动探测通道分别进行距离、速度和方位分选，分别获得主动雷达点迹量测集合和被动雷达点迹量测集合；2：在两个量测集合中分别对应地取出一组点，假定为匹配点计算电离层虚高；3：根据计算得到的电离层虚高将主动雷达量测、被动雷达量测转化至东北天坐标系；4：对转换后的量测集合采用门限法进行全局匹配，得到匹配结果，根据匹配结果计算代价函数值；5：分别遍历两个量测集合，重复过程2、3、4，将代价函数最小时对应的电离层虚高作为探测环境中电离层虚高。本发明用于高频超视距雷达信号处理领域。
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公开(公告)号：CN112809167B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011641612.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于大曲率管件全位置焊接的机器人焊缝跟踪方法，涉及焊接加工领域。本发明是为了解决当管子无法选准或变机位无法应用时现有的焊缝跟踪技术无法实现全位置焊接及焊缝跟踪的问题。本发明所述的方法包括：获得激光传感器坐标系到机器人工具坐标系的转换矩阵；获得示教的圆弧坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵；获得的矩阵获得圆弧坐标系下的焊缝点偏差；采用SG平滑算法对法向上的偏差Δu和垂直方向上的偏差Δw分别进行平滑；将平滑后的半径的偏差Δu、向的偏差Δw输入PID控制器获得平滑、稳定的焊缝跟踪偏差；根据获得的焊缝跟踪偏差获得机器人基坐标系下焊缝纠偏后的焊缝点。本发明用于机器人的焊缝跟踪。
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公开(公告)号：CN111722834B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010718538.1
申请日：2020-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向机器人EKF‑SLAM算法的加速方法，属于面向机器人环境地图构建及定位基础的EKF‑SLAM算法加速领域。解决了现有EKF‑SLAM算法运算速度慢的问题。本发明加速方法是基于FPGA实现的，通过FPGA对EKF‑SLAM算法中的矩阵(Z·KT)T·KT进行并行运算，从而实现对EKF‑SLAM算法的加速。本发明主要用于对EKF‑SLAM算法进行加速。
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公开(公告)号：CN110928311B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201911295204.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于全景相机下直线特征的室内移动机器人导航方法，涉及机器人学、机器视觉与控制技术领域。本发明的目的是为了保证采用基于图像的视觉伺服方法控制移动机器人时，目标图像特征整个过程都在相机视野范围内。本发明采用了全景相机，针对室内的应用环境而言可以获取到更为丰富的外部环境信息，除此之外相较于单点采取了更为稳定的直线特征作为图像特征，图像特征始终出现在视野范围之内。另外针对全景相机非线性成像的特点，实现了机器人空间姿态与图像信息的一一对应关系，从而确保了系统的鲁棒性，使得伺服控制系统对于环境的适应性更强。
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公开(公告)号：CN112809167A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011641612.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于大曲率管件全位置焊接的机器人焊缝跟踪方法，涉及焊接加工领域。本发明是为了解决当管子无法选准或变机位无法应用时现有的焊缝跟踪技术无法实现全位置焊接及焊缝跟踪的问题。本发明所述的方法包括：获得激光传感器坐标系到机器人工具坐标系的转换矩阵；获得示教的圆弧坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵；获得的矩阵获得圆弧坐标系下的焊缝点偏差；采用SG平滑算法对法向上的偏差Δu和垂直方向上的偏差Δw分别进行平滑；将平滑后的半径的偏差Δu、向的偏差Δw输入PID控制器获得平滑、稳定的焊缝跟踪偏差；根据获得的焊缝跟踪偏差获得机器人基坐标系下焊缝纠偏后的焊缝点。本发明用于机器人的焊缝跟踪。
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