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公开(公告)号：CN117742324A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311737562.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开一种能稳定移动的最优化机器人导航系统、方法、设备及介质，包括：路径规划模块，能在机器人感知地图中从起始点至目标点生成一条能实时通行的初始路径作为初始参考线，将初始参考线初次平滑为最优化基准线，在满足安全性约束条件下对最优化基准线最终平滑得到最优化路径；速度规划模块，能根据最优化路径计算该最优化路径上的每一个路径点的机器人的最佳线速度；速度控制模块，能在使机器人当前维持最佳恒定线速度状态下，通过跟随算法输出一个最优的角速度控制机器人准确地跟随路径规划模块输出的最优化路径上的路径点移动。该系统及方法在自主移动机器人高于1m/s的速度移动时保持速度稳定，满足机器人自主送餐、送货等需求。
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公开(公告)号：CN116486186A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211641452.9
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/086
Abstract: 本申请公开了一种视觉表示迁移方法及装置，方法包括：获得使用近段策略优化算法训练得到的预训练模型，预训练模型应用于第一环境，预训练模型能够识别第一环境的第一视觉表示特征；基于第一视觉表示特征在第二环境中进行提示编码器的学习，提示编码器用于将第二环境的第二视觉表示特征转换为第一视觉表示特征；基于提示编码器将第二环境的第二视觉表示特征转换为预训练模型能够识别的第一视觉表示特征。上述方案使得预训练模型能够在新环境中快速学习到提示编码器，从而实现高效的视觉表示迁移和策略迁移，能够将预训练模型转移到需要解决相同基础问题但视觉输入不同的新环境，降低新环境重新进行模型训练的代价。
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公开(公告)号：CN115933675A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211639753.8
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开提供的基于强化学习的机器人导航避障方法及系统，可以利用在目标地图上确定机器人在当前时刻的当前位置，获得目标点位置信息；获得机器人在当前时刻采集到的行人地图信息；获得机器人在当前时刻采集到的周边环境信息；将目标点位置信息、行人地图信息和周边环境信息输入至预先训练好的PPO‑Beep算法模型中，获得机器人行动参数，其中，PPO‑Beep算法模型为基于强化学习算法的神经网络模型；利用机器人行动参数，控制机器人在当前时刻的导航避障操作。本公开基于强化学习算法构建出的PPO‑Beep算法模型，能够在行人密集场景下控制机器人通过自身灵活移动和智能化的交互功能进行导航和避障，提升机器人的导航避障效果。
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公开(公告)号：CN111382574B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010164700.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种虚拟现实与增强现实场景下结合句法的语义解析系统，包括：数据处理模块，用于将数据集进行预处理，划分为训练集和测试集，且每条数据由自然语言语句及其目标逻辑形式组成对；句法分析模块，利用句法分析工具，将所有数据的自然语言语句进行句法分析，得到其句法树；神经网络模块，为Tree2Tree模型，包括编码器端和解码器端，采用注意力机制，在解码时更有效的聚焦于源语句中的有效部分；训练及测试模块，用上述模块得到的数据对神经网络进行训练；用测试集数据对熟练后的模型进行测试；预测模块，将训练好的神经网络模块与句法分析工具进行组合，封装成一个系统，输入一条自然语言语句后，输出其逻辑形式。
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公开(公告)号：CN119188758A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411457977.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开属于机器人技术领域，具体涉及一种机器人任务规划方法、装置和设备。其中所述方法包括利用大语言模型对抽象任务描述基于约束条件生成目标场景的骨干任务计划，其中，所述骨干任务计划是执行所述抽象任务描述对应的任务的初步步骤，所述初步步骤包括一系列由操作、所述操作的对象以及所述对象之间的关系形成的组合，所述约束条件包括场景约束条件和操作约束条件；基于所述骨干任务计划进行回答集编码，在对生成的第一回答集程序实例化时，只实例化与所述骨干任务计划中的所述操作直接相关的所述对象，生成循环可容缩减常量，基于所述循环可容缩减常量生成第二回答集程序；基于所述第二回答集程序生成机器人可执行的任务规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112304314B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202011125420.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G01C21/20 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种分布式多机器人的导航方法，包括：在每个机器人上预先部署已训练好的导航神经网络模型，通过所述导航神经网络模型以各自机器人的传感器感知数据为依据，对各机器人在分布式无通信环境中的移动进行导航；所述导航神经网络模型的训练是在仿真训练场景中，依据机器人的传感器感知数据形成的栅格地图进行深度学习的仿真移动训练。该方法在机器人上部署深度强化学习训练的导航神经网络模型，由多种传感器信息生成栅格地图，以机器人为中心的局部栅格地图作为网络输入，具有抗噪音能力强，计算代价低等优点。结合全局路径规划器，能在分布式无通信的环境中对机器人无碰撞移动导航，可应用在多种机器人导航的场景。
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公开(公告)号：CN115453559B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211141799.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据进行多激光雷达时空同步的方法，包括一种二阶段的轨迹数据匹配在阶段1中，基于轨迹的局部运动状态相似性得到的配对关系，计算转换参数，初步求得需要时空同步的两个雷达之间的转换参数，实现雷达的粗配准；在阶段2中，对阶段1得到的所述两个雷达之间的转换参数采用一种基于轨迹的最小迭代算法进一步调整，减少参数误差，得到最终的转换参数，转换参数包括空间的旋转和平移，以及时间的偏移。
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公开(公告)号：CN115877846A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211633739.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了调节机器人形状尺寸的导航方法、装置、设备及存储介质，包括：获取导航指令；根据所述导航指令利用导航模型生成机器人的行径路线，并调节所述机器人的形状尺寸。如此，在本申请中，将机器人的形状尺寸考虑进导航模型中，经过强化学习训练好的导航模型在接收到导航指令后，会自动生成机器人的行径路线，以及自适应调节机器人的形状尺寸，其无需手动调节参数，提高了导航的效率。
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公开(公告)号：CN115453559A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211141799.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据进行多激光雷达时空同步的方法，包括一种二阶段的轨迹数据匹配在阶段1中，基于轨迹的局部运动状态相似性得到的配对关系，计算转换参数，初步求得需要时空同步的两个雷达之间的转换参数，实现雷达的粗配准；在阶段2中，对阶段1得到的所述两个雷达之间的转换参数采用一种基于轨迹的最小迭代算法进一步调整，减少参数误差，得到最终的转换参数，转换参数包括空间的旋转和平移，以及时间的偏移。
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公开(公告)号：CN113189610A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110466604.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明提供一种地图增强的自动驾驶多目标追踪方法和相关设备，方案包括：对当前行驶区域的地图信息进行处理，得到当前所在区域的不可行驶区域；获取自动驾驶车辆上的采集设备采集到的点云数据；基于所述点云数据及所述不可行驶区域信息进行物体识别，得到位于所述不可以行驶区域之外的识别出的物体的三维包围框，基于过滤后的识别出的物体三维包围框进行多目标追踪。通过采用所述不可行驶区域对识别出的目标进行过滤，降低了所需追踪的目标的数量，提高了多目标追踪系统的数据处理速度，并且，提高了多目标追踪的追踪精度。
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