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公开(公告)号：CN117518076B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311469680.7
申请日：2023-11-07
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种管道内机器人定位的非视距误差识别和缓解方法，通过逆向估计已知基站的位置分解测距残差，并且采用马氏距离来评估测距残差和超宽带第一路径信号强度与总接收信号强度的差值大小。相比欧式距离，马氏距离不受量纲的影响，并且排除了变量之间的相关性干扰，能够更好地筛除分布中的异常值，从而更准确地区分非视距和视距情况。此外，还引入了测距残差缓解测距值的方法，显著提高了飞行时间法的测距精度。相对于传统方法，即使不进行非线性优化，采用缓解后测距值缓解进行定位的结果仍具有更小的均方根误差，有效解决了传统定位技术在管道内受到信号传播受限、精度差的问题，为管道内机器人的定位问题提供了更为准确和高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN117518076A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311469680.7
申请日：2023-11-07
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种管道内机器人定位的非视距误差识别和缓解方法，通过逆向估计已知基站的位置分解测距残差，并且采用马氏距离来评估测距残差和超宽带第一路径信号强度与总接收信号强度的差值大小。相比欧式距离，马氏距离不受量纲的影响，并且排除了变量之间的相关性干扰，能够更好地筛除分布中的异常值，从而更准确地区分非视距和视距情况。此外，还引入了测距残差缓解测距值的方法，显著提高了飞行时间法的测距精度。相对于传统方法，即使不进行非线性优化，采用缓解后测距值缓解进行定位的结果仍具有更小的均方根误差，有效解决了传统定位技术在管道内受到信号传播受限、精度差的问题，为管道内机器人的定位问题提供了更为准确和高效的解决方案。
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公开(公告)号：CN112937713B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110362003.X
申请日：2021-04-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： B62D57/024 , B62D57/04
摘要： 本发明公开了一种复合型爬壁机器人，包括复合型爬壁机器人主体、用于复合型爬壁机器人行走的履带轮装置，在复合型爬壁机器人主体的底部安装有密封裙，所述密封裙与复合型爬壁机器人主体柔性连接，在密封裙中间设有负压腔，在复合型爬壁机器人主体安装有与负压腔连通的负压发生机构，在复合型爬壁机器人主体的两侧分别设置有推力装置，所述推力装置包括旋转架和涵道风扇，旋转架一端固定在飞行爬壁机器人主体上，另一端连接涵道风扇，所述涵道风扇可绕旋转架进行360°旋转。本发明还公开了该复合型爬壁机器人的控制方法。本发明使得复合型爬壁机器人能可靠的在恶劣复杂环境工作，并在发生意外时充分保护设备，大大减小经济损失。
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公开(公告)号：CN112937713A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110362003.X
申请日：2021-04-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： B62D57/024 , B62D57/04
摘要： 本发明公开了一种复合型爬壁机器人，包括复合型爬壁机器人主体、用于复合型爬壁机器人行走的履带轮装置，在复合型爬壁机器人主体的底部安装有密封裙，所述密封裙与复合型爬壁机器人主体柔性连接，在密封裙中间设有负压腔，在复合型爬壁机器人主体安装有与负压腔连通的负压发生机构，在复合型爬壁机器人主体的两侧分别设置有推力装置，所述推力装置包括旋转架和涵道风扇，旋转架一端固定在飞行爬壁机器人主体上，另一端连接涵道风扇，所述涵道风扇可绕旋转架进行360°旋转。本发明还公开了该复合型爬壁机器人的控制方法。本发明使得复合型爬壁机器人能可靠的在恶劣复杂环境工作，并在发生意外时充分保护设备，大大减小经济损失。
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公开(公告)号：CN115759634B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211443774.2
申请日：2022-11-18
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06N10/60 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种矩形板材组批排样高效协同方法，包括订单预组批、预组批方案各订单排样优化以及最终组批优化三个步骤，首先通过预组批加权层次聚类算法初步划分批次，得到加工材质要求和交货工期相近的预组批订单，其次采用基于三阶段齐头切的排样优化算法完成预组批订单的排样优化，最后选用基于量子遗传模拟退火聚类算法输出满足条件的最终组批优化结果。本发明解决了传统“先组批后排样”模式中批次大小会影响排样效果和材料利用率的缺陷以及现有排样方法不能满足机加工中少阶段、齐头切需求和加工复杂的问题，能够大幅提高原材料的利用率，有效降低生产企业的加工制造成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN117518077A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311469705.3
申请日：2023-11-07
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种复杂地下环境机器人定位和误差缓解方法，首先通过建立的系统状态方程对机器人下一时刻状态进行预测，其次采用方差对系统各信息源的置信度进行评估，并分配权重，以更准确地反映每个信息源的可信度，再次引入了Anderson darling检验和马氏距离细分判断的两步检测方法对非视距和累计误差造成的离群值进行检验，最后基于马氏距离和变方差模型建立抗差因子，以抵御不同环境下测量离群值的干扰，从而为复杂地下环境下机器人的定位与导航系统带来显著的性能提升，为精确导航提供了坚实的解决方案。
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公开(公告)号：CN114776932B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210477273.X
申请日：2022-05-04
申请人： 中南大学
IPC分类号： F16L55/32 , F16L55/28 , F16L101/30
摘要： 本发明提供了一种高空管道检测用涵道动力机器人，包括第一双轴动力模组、第二双轴动力模组构成的涵道动力系统、供控模组以及安装于第一双轴动力模组、供控模组和第二双轴动力模组之间的自变径辅助支撑机构，还包括作业单元和防护罩，可以实现管道机器人的垂直起飞和自主进入指定管道执行任务，避免了人工托举机器人进入管道带来的危险性，适用于多管径和材质管道，采用涵道动力作为管道机器人运动的动力源可以不受油污、淤积物对轮足、履带机构的影响，实现高效率检修。
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公开(公告)号：CN114034299A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111310689.4
申请日：2021-11-08
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于主动激光SLAM的导航系统，该系统包括在未知环境下的主动激光SLAM和已知地图时的自主导航两大部分。主动激光SLAM部分和自主导航部分都包括移动机器人模块、激光雷达模块和处理器模块，所述主动激光SLAM部分中的处理器模块包括激光SLAM模块、主动探索模块和路径规划模块，自主导航部分中的处理器模块包括定位模块和路径规划模块。本发明提出的主动激光SLAM导航系统可以明显提高激光建图和定位的速度，增强了移动机器人在未知环境中探索的目的性，并通过局部路径规划模块有效提高机器人的动态避障能力，适合于机器人在复杂环境中的导航作业。
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公开(公告)号：CN112026949B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010925358.0
申请日：2020-09-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： B62D57/024
摘要： 本发明公开了一种面向复杂环境的自适应爬壁机器人，包括机器人本体，多孔隙自适应吸盘、配气机构、真空发生机构，多孔隙自适应吸盘密布在履带上，多孔隙自适应吸盘包括多孔隙柔性吸附板、底板、压差单向阀腔体、矩形凸台、真空吸附管、固定板、滑块、大防滑螺母、固定螺栓、小防滑螺母，配气机构包括配气槽，履带运动过程中始终被配气槽内的负压所固定，紧贴在配气槽底部，履带上的多孔隙自适应吸盘跟随履带一起运动，对配气槽两端进行动态密封，真空发生机构用于抽真空产生吸附时的负压,可以实现爬壁机器人上多孔隙自适应吸盘与不平整表面的充分接触，定点配给与地面接触部分吸盘的配气方案，可以有效降低真空发生器的气体损耗。
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公开(公告)号：CN117968660A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410108411.6
申请日：2024-01-26
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01C21/20 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种地面约束的多传感器融合定位与建图方法，涉及同时定位与建图处理技术和机器人感知领域。该方法建立在图优化的基础上，实现LiDAR，IMU和编码器的多源数据联合非线性优化。LiDAR原始点云和IMU测量值被输入前端模块，用于估计初始姿态并注册点云；处理模块完成地面点云的分割，构建IMU和编码器测量模型，并从注册的点云中消除动态点；回环检测模块接收去畸变的激光雷达扫描帧和局部地图来完成帧间匹配，以减少位置的累积误差；最后，后端模块通过构建LiDAR‑IMU里程计因子、地平面因子、IMU和编码器预积分因子以及闭环因子来优化因子图，以生成高精度位姿和无鬼迹的地图。与现有技术相比，本发明能够实现更高精度的定位与建图效果，实现了更高精度的全局位姿图优化，且对环境的适应性更强。
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