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公开(公告)号：CN117839451A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311770861.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明提供了具有交联‑金属离子体系的MOF‑On‑MOF结构复合离子分离膜及制备方法和应用，先将阳极氧化铝多孔膜板浸泡于含有金属和交联剂的溶液中，振荡后，取出；再水热生长第一层MOF膜；然后在第一层MOF膜表面沉积金属和交联剂；最后表面进行原位沉积第二层MOF膜。本发明通过构建交联‑金属离子体系，为MOF膜的生长提供更多稳定牢靠结合位点，强化不同尺寸的MOF膜之间的结合稳定性，使分离膜能够在长时间运行下仍保持较高通量与离子选择性。此外，通过优化调整基团的添加，强化不同金属离子跨膜的能量壁垒差异，增强对单多价离子的选择性。且制备方法简单，容易实现工业化。
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公开(公告)号：CN117773688A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311850113.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种轮毂打磨工艺共享系统，包括：多个打磨机器人，打磨机器人与上位机通讯连接，上位机控制打磨机器人对轮毂进行打磨，上位机与云端远程通讯连接；通过上位机将共享的打磨数据上传至云端，打磨数据包括：打磨对象、打磨参数、打磨参数下的打磨效果；云端基于打磨对象对当前上传的打磨数据进行分类，云端定时基于相同类的打磨数据对对应打磨对象的打磨参数进行学习，更新当前打磨对象的打磨参数。本发明通过打磨参数共享的模式使得云端的自学习模型获取大量的样本数据，优化自学模型，进而优化各个轮毂的打磨参数，打磨机器人通过付费的方式可以获取优化后打磨参数，已获得更好的打磨效果。
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公开(公告)号：CN119762868A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411881474.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于轻量化深度卷积神经网络的实时托盘检测方法，所述方法包括选择神经网络模型，选择神经网络模型作为目标检测模型，将目标检测模型中的标准卷积修改为深度可分离卷积，将修改后的目标检测模型进行训练，在训练完成后再进入剪枝流程，得到剪枝后的目标检测模型，对剪枝后的目标检测模型进行精度判断，若精度满足要求则将剪枝后的模型部署到叉车上对托盘进行检测识别；若精度不满足要求，则降低剪枝率后反馈至剪枝流程。通过对现有模型的修改、剪枝等操作，减少神经网络模型对于计算资源的需求，采用修改后的轻量化模型对托盘进行识别，有效的满足实际应用场景。
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公开(公告)号：CN114187424B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111520615.3
申请日：2021-12-13
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的基于直方图和面特征匹配的3D激光SLAM方法，包括如下步骤：S1、构建3D激光雷达当前激光帧的直方图HISTt；S2、基于NUM个角度候选项旋转直方图HISTt，获取旋转后的直方图HISTtnum；S3、将直方图HISTtnum与上一时刻直方图HISTt‑1匹配，得分最高的角度候选项yaw∧作为当前时刻的姿态初值；S4、提取当前激光帧的平面特征点集；S5、基于当前激光帧及上一激光帧帧的面特征匹配来优化姿态初值的位姿增量；S6、基于累计的平面特征点云地图进行二次约束，获得激光雷达当前的位姿。通过直方图确定机器人的初始姿态，基于帧间面特征约束，地图面特征二次约束来优化机器人的姿态，并确定机器人的位置，提高现机器人室内室外定位的高精度和稳定性实。
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公开(公告)号：CN114240983B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111570608.4
申请日：2021-12-21
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种圆形物体检测方法，包括如下步骤：S1、将待检测圆的边缘点放入边缘点集D，将边缘点集D按照角度等分成至少四等分，每个等分对应一个区域；S2、从三个区域中随机挑选三个拟合点d1,d2,d3，检测基于三个拟合点d1,d2,d3拟合出候选圆的参数；S3、随机选择验证点d4，将验证点d4代入候选圆P1中；S4、若验证点位于候选圆的允许的偏差范围内，则候选圆P1的计数score加1，验证次数k2＝k2+1，返回步骤S3，在验证次数达到最大循环次数k2max时，若候选圆P1的计数score达到设定阈值Nt，则候选圆P1为真圆。相比于传统的Hough算法，本发明提供的圆形物体检测方法可以大幅减小算法的计算量、提高执行效率、减少内存消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114187359B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111521795.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种基于位姿增量约束的激光雷达固定位姿标定方法，包括如下步骤：构建反光板地图，在路径行驶过程中基于反光板实时定位，记录激光雷达位姿lidar_poset及时间戳t，同时记录里程计采集到的里程计位姿odom_poset^及时间戳t^；基于插值法计算里程计在t时刻的位姿odom_poset；计算激光雷达及里程计从t‑1时刻到t时刻的增量位姿；基于位姿增量和位姿关系建立闭环约束，基于该闭环约束构建残差代价函数，通过非线性优化得到最小化残差代价的激光雷达固定位姿tf'；基于激光雷达固定位姿tf'进行重投影，删除算重投影误差大的增量位姿对，基于残差代价函数对激光雷达固定位姿tf'进行优化，优化后的激光雷达固定位姿即为激光雷达在里程计坐标系下的固定位姿，提高了标定的精度。
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公开(公告)号：CN118013280A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410102026.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了一种预测模型的训练方法、装置及终端设备，通过获取训练集，并依次将训练集中的输入数据输入至预测模型，生成输入数据对应的预测数据，进而根据输入数据与预测数据对预测模型进行对抗训练，并在对抗训练的过程中，减少预测数据与输入数据之间的差异，进而在对抗训练后生成目标预测模型，以基于目标预测模型预测云平台的工作负载，使得所预测的工作负载与真实的工作负载之间差异较小，提高了预测云平台的工作负载的准确性，从而减少了因对云平台的工作负载预测错误而导致资源分配不均的情况，实现了云平台的资源均匀分配，减少了资源分配不均、资源浪费的问题。
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公开(公告)号：CN117876616A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311867997.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种地下停车场的地图构建方法，包括：控制激光雷达扫描地下停车场内的激光点云，同步控制摄像机采集地下停车场的图像；将摄像机采集到的图像输入物体检测模型，物体检测模输出当前图像中的目标物体；在激光点云中去除目标物体的点云；提取当前激光帧中的线特征和面特征，将当前激光帧中的线特征和面特征与上一帧的线特征和面特征进行匹配，匹配出移动机器人的当前位位姿；基于移动机器人的当前位姿计算当前激光帧的线特征和面特征在地图中的位姿。本通过轻量级的语义分割模型对地下停车场中的动态物体进行检测，并将其点云信息从激光点云进行剔除，从而实现高效的、实时的以及高精度的地下停车场三维点云地图的构建。
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公开(公告)号：CN117850412A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311795551.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器云融合的室内AGV机器人避障方法，包括以下过程：将调制红外激光发射器和SPAD传感器并排安装在AGV车体的前进方向的上部，超声波传感器分别安装在AGV车体的两侧和前进方向低端；使用直接法TOF获取点云；获取超声波点云；局部障碍物融合点云生成；构建人工势场进行避障。采用上述技术方案，结合直接TOF法相机和超声波传感器的测距信息，实时生成障碍物融合点云，解决了含有透明物品、镜面反光和深色物品的室内AGV避障感知的问题；其融合水平高，实现了数据层面的融合；使得机器人实际行走轨迹更加平滑。
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公开(公告)号：CN114200944B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111521865.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开的一种动机器人末端减速方法，包括如下步骤：S1、检测当前位置距任务位置的距离S是否大于末端减速的设定距离S_0，若检测结果为否，则执行步骤S2；S2、基于当前线速度v、距离S自适应的调整减速度a，并计算减速阶段的预估行驶里程S_1；S3、检测距离S是否大于减速过程的预估行驶里程S_1，若检测结果为是，则以当前线速度v做匀速运动，在距离S小于等于减速过程的预估行驶里程S_1时，执行步骤S4，若检测结果为否，则执行步骤S4；S4、以减速速度a进行匀减速，直至当前线速度减速至v_end，以速度v_end行驶至任务位置。基于减速过程的距离S及速度自适应的调整减速度值a，控制机器人在目标位置的停车精度的同时，尽可能的减少停车时间。
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