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公开(公告)号：CN112070341B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010723028.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向多机器人充电策略的分布式求解方法，该方法以极小化所有要充电的机器人总耗时为目标，总耗时包括行驶时间、排队时间和充电时间。每个机器人在全局信息未知的情况下，利用自己获取到的通信范围内邻居机器人的位置、剩余电量信息，以及比自己优先级高的邻居机器人的充电策略等信息，基于自己充电耗时最少的原则，选择剩余电量容许可达的充电站，来实现近似最优解。本发明解决了多机器人在充电站拥堵充电的问题，有效缩短了整个多机器人充电系统的充电时间，大大的提高了机器人的充电效率。
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公开(公告)号：CN117872766A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410054739.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向混合扰动的异质网联车队的智能鲁棒控制方法，该方法首先综合输入时延、不确定参数和外部扰动，建立车辆i的三阶纵向动力学模型。其次基于建立的三阶纵向动力学模型，选择控制目标，设计基于深度强化学习算法的上层协调控制策略。最后基于上层协调控制策略的输出，设计滑模跟随控制器和多目标扰动观测器，完成车队控制。本发明增加辅助控制输入补偿复杂扰动，避免了训练困难的问题的同时又没有牺牲车队的整体性能，并显著提高对复杂环境的适应性和响应速度。
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公开(公告)号：CN117523546A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311562495.2
申请日：2023-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义视觉与硬件加速的智能巡检系统及方法，包括图像预处理模块，硬件加速模块，定位与语义地图构建模块，运动控制模块，上位机信息处理模块；通过修改网络结构，并基于FPGA进行卷积，池化，流水线过程的优化，降低语义任务的计算负载，根据深度相机采集到的图片，改进特征点提取方式，获取空间立体点云坐标，通过体素滤波及去离群点滤波，剔除多余的尘余点，完成机器人的精确定位，构建完整的环境三维地图。本发明能解决低负载情况下嵌入式设备难以实时执行语义识别任务的问题，并在定位准确的情况下降低建图系统的计算量，能实现实时定位与三维稠密环境地图构建，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN117519168A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311535734.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，具体公开了一种基于视觉图像和激光雷达的机器人导航避障方法，包括：Z1：采用激光雷达数据生成机器人附近的图像并获取拍摄的道路视频信息；Z2：根据收到的数据进行场景理解，规划从当前位置到达目标点的最优行进路径；Z3：机器人根据路线前进，并实时获取道路视频信息和激光雷达的数据，分析道路情况及障碍物信息并进行计算，优化机器人行进速度并确定转向角；Z4：机器人根据优化的行进速度和转向角进行移动，重复执行上一步骤，直到机器人移动到目标点；本发明对图像的分析处理更好地保留了道路的实际边缘信息，机器人在移动时实时跟进机器人和障碍物的位置关系，能够快速有效地绕开障碍物以完成导航避障移动。
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公开(公告)号：CN117437483A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311521510.9
申请日：2023-11-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/50 , G06N3/0464 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了一种AGV货物库位状态判定方法、系统及装置，利用Yolov5目标检测算法获取图像上的行人，AGV叉车检测框。利用已知的货物库位中心点像素坐标索引主干网络的特征向量，使用全连接层对特征向量进行分类以获取库位的空满状态；结合Yolov5检出行人，叉车的矩形框和库位当前以及历史的空满状态可得出库位空、满、遮挡三种状态。从而实现高速、准确、精细的库位状态判断。本发明具有很强的鲁棒性：在各种光照、多目标、复杂场景等场合下算法均表现出良好的检测，分类精度。同时可以对行人，叉车遮挡的库位进行空满判断：算法利用历史帧推测当前的库位状态，在只使用单一摄像头的条件下即可对遮挡的库位进行判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437274A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311521956.1
申请日：2023-11-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/55 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种单目图像深度估计方法及系统。本发明采用的单目图像深度估计方法如下：以深度特征编码器、深度解码器和位姿编码器构建图像的深度估计网络和相机的位姿估计网络；将相邻帧间的图像重新在通道上拼接，重新计算深度两帧之间的位姿，重新计算像素级几何一致性损失函数，用以标记深度估计网络的不稳定区域；对于输出的深度图，使用相机内参将深度图反投影为伪点云，使用在道路数据集上预训练的SVM分类器分割地面点云，以获取地面点云信息；利用相机高度、相机内参、相机以及地面点云信息，重新恢复图像深度图尺度信息。本发明在提升单目深度估计精度的同时解决了单目图像深度估计本身的不稳定性以及尺度问题。
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公开(公告)号：CN115042185A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210788006.4
申请日：2022-07-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于持续强化学习的机械臂避障抓取方法，包括：获取并执行第一阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，执行第二阶段任务；获取并执行第二阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，执行第三阶段任务；获取并执行第三阶段任务，当训练周期内获得的奖励达到阈值，且各训练周期内所获得的奖励差值位于阈值内时，训练完成；所述第三阶段障碍物其位置随机生成，本发明针对实际工业环境，结合抓握和避障设置环境和任务并提出了一种更有效的状态表示和奖励设计，从而提高了机器人在该任务上的学习效果。
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公开(公告)号：CN114859909A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210469577.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种针对叉车式AGV的路径规划方法及装置。获取起点方向信息和终点方向信息，将地图中多条路径交汇的节点定义为岔路节点，并判断是否存在符合方向要求的可行节点，若存在，则标记AGV为不需要转向操作，并删除起点的邻居节点中不符合方向要求的节点，若不存在，则标记AGV为需要转向操作；基于A*算法获取可行路径，对于不需要转向操作的AGV，根据可行路径直接获得规划好的适配路径；对于需要转向操作的AGV，进行路径更新。本发明利用转向点寻找的操作，为必须要转向的AGV寻找转向点，完成了针对叉车特点的路径规划，规划出一条叉车式AGV运行高效、少转向操作的路径，有效提高规划成功率以及提高运输效率。
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公开(公告)号：CN114782499A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210463260.7
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光流和视图几何约束的图像静态区域提取方法及装置。对获取图像进行滤波预处理并提取带有方向信息的特征角点；预处理特征点集后，对特征点集进行匹配，使用稀疏光流法计算光流矢量场，初步分离静态特征点；再进一步对静态特征点使用对极几何约束验证，优化静态特征点的分离结果；最后对非静态特征点进行聚类，划分其像素区域，通过图像形态学处理后，输出图像静态区域，提供给视觉SLAM进行定位和地图构建。本发明结合特征光流和几何约束，解决了动态目标对视觉SLAM系统的干扰，提升视觉SLAM系统在动态环境下的定位与建图精度；同时能保证系统的实时性，实现可靠、快速、高精度、低延迟的视觉定位及建图系统。
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公开(公告)号：CN113409410A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110547219.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的多特征融合IGV定位与建图方法。主要包括数据采集处理、扫描匹配及局部地图构建、后端优化、回环检测四个过程；数据采集处理是对3D激光雷达传感器的数据处理；扫描匹配及局部地图构建是对处理过的激光点云数据采用帧‑子图的匹配方式，本发明利用具有角度、距离、反光强度等多特征信息的三维地标解算初始位姿，通过占据栅格地图，构建局部最优子图；后端优化对于不断迭代的子图，采用图的优化策略，用高斯牛顿法解决优化问题，并利用三维地标加速求解过程，从而消除累计误差；回环检测中存储所有轨迹，采用多分辨率地图，通过分支定界法加速计算，完成闭环检测。最终实现AGV的高精度定位和建图。
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