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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：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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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN114200945B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111521895.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种移动机器人的安全控制方法，包括如下步骤：S1、根据移动机器人的车体尺寸，对移动机器人的规划路径进行膨胀处理；S2、激光雷达实时采集周围障碍物的点云位置，去除孤立的点云；S3、计算有效点云相对于移动机器人外框的距离，输出最小距离值；S4、基于最小距离dis2与膨胀后的规划路径的位置来确定移动机器人的移动速度。将雷达位姿转化到车体中心后，根据不同方位，计算点云与车体的真实距离，对行驶有威胁的障碍物，进行降速处理或者等停避障，有效的解决了车体紧急停止的问题，保证了AGV行驶的可靠性及稳定性。
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公开(公告)号：CN117689723A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311625994.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种结合点面ICP的托盘实时定位方法，包括：(1)启动主定位线程：启动RGBD相机采集彩色图像color和深度图像depth；(2)检测是否完成第一次的托盘定位，若未完成，则进行托盘定位后，返回步骤(1)；(3)判断当前是否存在用于托盘定位的托盘定位线程，若不存在，则开启一个新的托盘定位线程，进行托盘定位及环境点云地图的更新；(4)将当前深度图像depth转化为当前帧点云curr_pcd，在当前的环境点云地图map_pcd下进行点面ICP配准，确定相机当前在托盘坐标系中位姿。主线程通过点面ICP实时的计算相机在托盘坐标系中的位姿，通过托盘定位线程定时对托盘定位位姿及环境点云map_pcd进行修正，达到实时托盘定位的效果，且保证托盘的定位精度。
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