一种面向机器人导航的移动目标检测及跟踪方法

    公开(公告)号:CN117333833A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311291833.3

    申请日:2023-10-08

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向机器人导航的移动目标检测及跟踪方法。方法包括:采集遮挡情形下行人的图像并添加标签后按预设比例划分为训练集和验证集;建立改进YOLOv5目标检测网络,将训练集和验证集输入进行训练后获得训练完成的改进YOLOv5检测器;将待检测的遮挡情形下行人的视频流输入改进YOLOv5检测器中,输出带有行人目标检测框结果的视频流,实现移动目标的检测;建立改进Deep SORT跟踪器,将带有行人目标检测框结果的视频流输入,输出带有行人检测框跟踪标签的视频流,实现移动目标的跟踪。本发明方法有利于提高移动机器人导航中对移动遮挡目标的识别准确率和跟踪能力,改善移动遮挡情形下行人目标漏检误检、跟踪丢失和鲁棒性差的问题。

    航空发动机转子深腔可视化大螺母拧紧装置及操作方法

    公开(公告)号:CN117226489A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311163648.6

    申请日:2023-09-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种航空发动机转子深腔可视化大螺母拧紧装置及操作方法。本发明通过定位插销,确定螺母拧紧轴和花键定位轴的相对初始角向位置关系,建立发动机大螺母上的某个齿形槽与航空发动机转子端部某个齿形槽精准快速对齐的初始角向位置关系,结构简单、操作快捷;通过辅助定位工装固定在航空发动机机匣上,助力抓取大螺母拧紧装置插入辅助定位工装中心孔,实现快速引导对中定位,避免磕碰发动机零件风险;本发明根据读取的角向偏差值,输入伺服电机控制器,实现精准驱动螺母拧紧轴带动发动机大螺母,使发动机大螺母上的某个齿形槽与转子端部某个齿形槽精准快速对齐,简单易用。

    一种语义边界引导的机器人作业场景点云分割方法

    公开(公告)号:CN117218321A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311170531.0

    申请日:2023-09-12

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种语义边界引导的机器人作业场景点云分割方法。首先,获取机器人作业场景的三维点云;然后,利用点云学习网络预测场景三维点云中的语义边界点;将场景三维点云输入点云Transformer模型进行特征提取,同时将语义边界点作为Transformer模型中自注意力机制的扩展键点,其中对于每个边界区域的点特征,添加对比学习损失函数来减少边界点特征的语义模糊性;最后,基于每个点的点特征,对每个点的语义类别进行预测得到点云语义分割结果。本发明通过在点云特征提取过程中引入语义边界信息来增强学习到的点特征,并改善了由边界模糊特征带来的误分类问题,有效提升了机器人作业场景的点云分割质量,具有较好的工程实用价值。

    面向稀疏几何特征的房屋点云交互式配准方法

    公开(公告)号:CN117197196A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311154992.9

    申请日:2023-09-07

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种面向稀疏几何特征的房屋点云交互式配准方法,属于点云配准领域。该方法首先通过均匀粘贴反光点,增加点特征,然后判断相邻两帧点云的重叠度,若重叠度小于第一预设阈值,则在目标点云与源点云的重叠部分中选取对应点后进行粗配准;若重叠度大于等于第一预设阈值且小于等于第二预设阈值,则在目标点云与源点云的圆心邻域中选取反光点后进行粗配准;若重叠度大于第二预设阈值,则利用全局配准对目标点云与源点云进行粗配准;粗配准后再进行ICP精配准。本发明根据点云重叠度的不同,采用不同的粗配准技术,将自动配准技术和人工交互式配准技术相结合,为精配准提供了准确的初始信息,提高了配准结果精度。

    一种基于深度强化学习的机器人视觉伺服运动控制方法

    公开(公告)号:CN117021066A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310621091.X

    申请日:2023-05-26

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人视觉伺服运动控制方法。包括以下步骤:首先,确定机器人的视觉伺服装配定位任务以及对应的优化目标和约束条件;接着,构建基于深度强化学习的混合视觉伺服控制器;然后,在虚拟环境中对混合视觉伺服控制器进行训练,获得训练完成的混合视觉伺服控制器,再部署到真实环境中,进而控制机器人执行实际装配定位任务。本发明利用虚拟孪生环境和深度强化学习来执行混合视觉伺服控制器的离线训练,能够保证训练过程的安全性,避免真实机器人的不必要损耗,训练后的控制器能够直接部署到真实作业场景中,实现在保证机器人视觉伺服任务稳定性的同时,提高机器人的运动性能,具有较好的工程实用价值。

    一种航空发动机柔性化装配系统
    26.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117001343A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311163645.2

    申请日:2023-09-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种航空发动机柔性化装配系统。本发明由安装在系统底座上对中测量单元、部件调姿对中单元、压气机转子定位工装、大螺母盲腔拧紧单元和多自由度装配架组成。多自由度装配架,用于装配发动机各部件和连接操作平台,对中测量单元用于发动机姿态自动化测量,部件调姿对中单元用于发动机待安装部件的抓取及对接装配,大螺母盲腔拧紧单元用于发动机低涡长轴大螺母盲腔自动检测和拧紧操作,压气机转子定位工装用于发动机压气机转子部件的定位。本发明适用组件、部件和总装在共用装配平台上完成全部装配,柔性化装配特点突出;还尤其适应新机研制阶段工装制造成本投入少、厂房使用占地面积小,大幅度减小资源浪费。

    虚实样机孪生特征迁移的数控机床主轴热误差预测方法

    公开(公告)号:CN116954154A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310643624.4

    申请日:2023-06-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种虚实样机孪生特征迁移的数控机床主轴热误差预测方法。包括:首先,搭建主轴物理样机实验台,利用热迟滞聚类算法在物理样机主轴外筛选温度敏感点,以此建立热误差的自回归分布滞后模型;其次,依据热迟滞效应确定物理样机主轴外温度敏感点在物理样机主轴上的温度同滞点,从而构建物理样机主轴热误差分析模型;然后,建立机床的虚拟样机并迁移物理样机的孪生特征,综合物理样机、虚拟样机主轴间的孪生耦合关系,实现基于虚实样机孪生特征迁移的数控机床主轴热误差预测。本发明在数控机床主轴传感器布置困难的条件下,提高主轴热误差预测的精准性。

    一种机器人码垛工艺程序编制方法

    公开(公告)号:CN113878574B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202111142226.1

    申请日:2021-09-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开一种机器人码垛工艺程序编制方法。根据实际工艺环境,设置基本参数、垛层排样、码垛模式、静态点、拆垛垛形、码垛垛形等码垛工艺参数;根据码垛工艺参数,按照各个垛形中的垛层、层内工件顺序形成取件点序列与放置点序列,规划工艺路径,完成参数处理;按照工艺路径和预先制定的机器人抓取放置工件过程指令模板,输出机器人码垛工艺程序,并运行机器人。本发明能生成适用于不同工况的码垛工艺程序,对操作者是否掌握机器人编程无需要求,且适用于不同的工艺环境,提升生产效率。

    一种周期材料结构宏微双尺度等几何稳健拓扑优化方法

    公开(公告)号:CN116522725A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310475358.9

    申请日:2023-04-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种周期材料结构宏微双尺度等几何稳健拓扑优化方法。包括以下步骤:考虑周期材料结构制造和使用过程中不确定性,将样本不充分的外载视为区间不确定性、将样本充分的材料属性视为有界概率不确定性;建立整体结构NURBS模型,选择其中最小重复结构作为微观结构,对微观结构进行有限元网格划分;宏观结构施加边界条件,建立优化模型;采用均匀化方法构建宏观结构弹性张量矩阵;构建总体刚度矩阵,通过正交分解法对刚度矩阵、载荷向量进行降阶处理;采用最优准则法更新设计向量;本发明公开的周期材料结构宏微双尺度等几何稳健拓扑优化方法考虑实际工程中存在的不确定性,采用正交分解法进行模型降阶,加速优化,有着更好的工程应用价值。

    一种基于小样本数据增广的位标器装配性能预测方法

    公开(公告)号:CN115600735A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211240803.5

    申请日:2022-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于小样本数据增广的位标器装配性能预测方法。包括:首先,对位标器的原始装配特征集进行预处理,获得预处理后的装配特征集;接着,计算位标器中各装配结合面的接触刚度并融合后,获得融合后的接触刚度,再与预处理后的装配特征集组成组合装配特征集;接着对组合装配特征集进行增广,获得增广样本集,将增广样本集和组合装配特征集进行融合后,获得融合后的装配特征集;利用融合后的装配特征集训练集成核超限学习机,获得训练好的集成核超限学习机;将待预测位标器的多个装配特征输入到训练好的集成核超限学习机中,预测获得待预测位标器的装配性能。本发明在特定的装配条件下,针对有限装配样本,提高装配性能预测的精准性。

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