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公开(公告)号：CN112446882A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011169500.X
申请日：2020-10-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种动态场景下基于深度学习的鲁棒视觉SLAM方法，属于人工智能与机器人和计算机视觉领域。本发明采用相机作为图像采集装置。首先对相机采集的图像序列利用基于深度学习的Mask R‑CNN语义分割网络将图像中的对象划分成静态对象和动态对象，动态对象的像素级语义分割作为语义先验知识并剔除动态对象上的特征点；利用对极几何特性的几何约束进一步检查特征是否是动态特征；结合局部建图和回环检测模块构成完整的鲁棒视觉SLAM系统。本发明可以很好的减小SLAM系统的绝对轨迹误差和相对位姿误差，提高SLAM系统位姿估计的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108917769A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810772043.X
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，该方法将整个环境地图划分成九宫格结构，判断其中每个栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，将部分占据的栅格进一步细分为小一级的九宫格，再判断这些小栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，重复上述分割过程，直到整个地图搜索完毕并满足精度要求为止。最终栅格地图尺度的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点。将该方法与均一尺度栅格法进行对比，仿真实验结果表明：该地图构建算法不仅具有收敛性，而且与均一尺度栅格地图相比，极大地节省了存储空间。
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公开(公告)号：CN108415429A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810176551.1
申请日：2018-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种球上自平衡移动机器人，该机器人包括电气系统和机械系统；所述电气系统包括控制器(1)、电机伺服驱动器(2)、惯性导航传感器(3)、编码器、无线通讯设备、直流电机(4)和电源系统(5)；所述机械系统包括机身、电机固定架(6)、电机连接架(7)、球轮(8)和全向轮(9)；机身顶部装有惯性导航传感器，机身底部固定直流电机，直流电机与全向轮通过联轴器固定，全向轮驱动球轮转动，实现机器人行走和自转。整个机器人结构采用集约化结构设计能够很好的通过狭窄通道。
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公开(公告)号：CN108284436A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810221388.6
申请日：2018-03-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了具有模仿学习机制的远程机械双臂系统及方法，系统包括示教者示教模块、自主设计的仿人机械双臂和数字舵机组成的动作执行模块、XBOX360体感传感器感知模块、远程上位机通信模块及模仿学习算法学习模块。采用模块独立供电方式，示教者在XBOX360传感器前做示范动作，由XBOX360采集示教者的动作数据并在本地上位机(服务器端)进行数据处理，通过模仿学习算法进行学习并通过服务器端与远程上位机(客户端)进行实时通信，然后远程客户端通过串口实时地将数据发送给控制器，接收到数据的控制器指导机械双臂进行模仿学习示教者的示教行为。本发明提高了机械臂作业的智能性，同时也极大地提高了机械臂在危险空间中作业的效率，具有实际的应用意义。
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公开(公告)号：CN105137967B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201510420223.8
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种深度自动编码器与Q学习算法相结合的移动机器人路径规划方法，该方法包括深度自动编码器部分，BP神经网络部分，强化学习部分。深度自动编码器部分主要采用深度自动编码器处理机器人所处环境的图像，获得图像数据的特征，为后续实现对环境的认知打下基础。BP神经网络部分主要实现奖励值与图像特征数据的拟合，实现深度自动编码器与强化学习的结合。Q学习算法通过与环境交互学习，在行动‑评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境达到预想目的。机器人通过与环境的交互实现自主学习，最终找到从起始点到达终点的可行路径。本发明提高了系统处理图像的能力，通过深度自动编码器与BP神经网络结合可实现对环境的认知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105388452B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201510729672.0
申请日：2015-10-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01S5/00
Abstract: 基于生命探测飞行器的超宽带雷达多点分布式目标定位方法，涉及生命探测飞行器和雷达技术领域。基于搜救飞行器的强大机动性能，在飞行器上安置超宽带生命探测雷达，利用多点分布式目标定位方法，实现生命体的快速准确定位。实验中将雷达置于飞行器云台上，利用飞行器控制雷达在高空移动，根据多点分布式目标判别准则，应用三球面法求解目标位置信息。原先的一发一收模式下的距离探测结果将用于求解三元二次非齐次方程组，根据方程组所得结果选出最优解，即得出生命体在三维空间中的位置信息。通过应用相邻判别法搜索探测点，使得雷达距离目标位置最近且包围目标，提升生命体目标定位的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103878772B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410127609.5
申请日：2014-03-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及具有模仿学习机制的仿生轮式机器人系统及方法。所述系统包括示教机器人A和模仿机器人B。机器人系统工作时，首先由示教机器人A演示示教行为，然后，模仿机器人B观测并模仿机器人A的示教行为。本发明将一种由舵机和红外线传感器组装而成的旋转装置搭载在模仿机器人上，通过旋转检测的行为捕捉方法，采集离散示教观测点的动作信息，然后将这些信息应用模仿学习算法，指导模仿机器人模仿学习示教行为。大大降低了传感器的成本，同时克服了传统运用摄像技术采集示教行为后图像处理的繁琐过程，提高了机器人模仿学习的效率，减少了机器人学习的时间。
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公开(公告)号：CN104589356B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410697456.8
申请日：2014-11-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及基于Kinect人手运动捕捉的灵巧手遥操作控制方法。实现所述方法的硬件包括：Kinect传感器，计算机和遥机器人灵巧手系统。首先利用混合活动轮廓模型跟踪手部外轮廓后，应用粒子滤波算法实现手部姿态跟踪。然后通过机器人实时传输的反馈图像信息，观察远端情况，从而实施特定操作任务。本发明采取结合深度信息以及YCbCr肤色检测空间技术的活动轮廓模型，解决了图像含有强噪音或目标具有弱边界时很难得到真实解的问题；本发明采取基于模板匹配的粒子滤波姿态检测方法，可以检测并估计高维特征的人手三维姿态；本发明采用手控模式与程序模式相结合的主从操作方式，简便、快捷，体现了人机交互的指导性、易用性。
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公开(公告)号：CN103412682B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310351947.2
申请日：2013-08-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于红外超声联合定位的电子白板实验系统及定位方法，属于无线定位领域。本实验系统主要包括集成了红外发射器与超声波发射器的信号发射模块、集成了红外接收器与六个超声波接收器的信号接收模块、信号处理模块和上位机。信号笔会产生周期性红外、超声信号，接收端的红外接收器检测到红外信号，六个超声波接收器同时开始工作，分别检测各自接收到超声波信号所用的时间，传送给信号处理模块，采用Chan算法对经过BP神经网络校正的数据进行求解得到信号源。本发明大大节约了传感器的成本，且体积较小，能够及时准确的获取传感器的检测数据，同时可以作为高精度算法的实验平台，并为算法有效性等的研究提供了便利条件。
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公开(公告)号：CN103407512B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310359901.5
申请日：2013-08-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: B62D57/028
Abstract: 多态球形跳跃机器人属于机器人领域。其特征在于：包括机械本体和控制系统两部分组成；机械本体包括有两个气缸固定框架、移动框架；移动框架内侧板在丝杠的驱动下带动整个移动框架向中心或者向两端运动，实现两侧半球形球壳的展开和闭合控制；球壳展开时支撑整个机器人以两轮态运行，球壳完全闭合时呈圆球态，并能够完全包裹机器人内部机构；所述控制系统包括上位机和下位机两部分；其中上位机实现机器人的运动控制、弹跳控制以及状态显示功能；下位机包括主控制模块、球壳控制模块、运动控制模块、弹跳控制模块、数据采集模块、姿态检测模块和数据传输模块。该机器人具有结构简单，多运动态、适应能力强和可控性能好等优点。
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