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公开(公告)号：CN119559328A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411642619.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
Abstract: 本申请提供一种三维场景图更新方法及机器人控制设备，涉及机器人控制技术领域。本申请通过调用大语言模型对用户下达的自然语言作业指令进行指令解析，得到对应目标机器人在目标场景下需途经目标观测点的高级语言动作指令，并在该目标机器人在目标场景下按照高级语言动作指令运动的过程中，获取目标机器人在目标观测点处针对目标置物结构拍摄到的实际场景图像，而后根据获取到的实际场景图像，对目标场景当前的目标三维场景图在目标置物结构处的被置物品信息进行更新，以通过局部场景信息更新的方式实现对机器人工作场景信息的动态维护效果，便于低损耗地动态感知机器人工作场景变化。
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公开(公告)号：CN118566883A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410821275.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)
IPC: G01S7/481
Abstract: 本发明提出了一种自适应雷达高分辨全景扩展方法，通过步进电机可控驱动、逐点运动状态估计，实现扩展视场、高分辨率和主动自适应扫描焦点，提升任意传统激光雷达的感知能力。所述方法包括：1）引入可控的主动旋转机构（惯性单元、步进电机、编码器）来扩展激光雷达传感器的扫描自由度；2）对激光雷达和惯性测量单元、以及步进电机进行主动时间同步；3）对激光雷达旋转过程中的不确定性建模和逐点不确定性进行估计，纠正由激光雷达显著旋转引起的点云畸变；4）优化激光雷达的旋转轨迹，快速适应感兴趣的动态区域。所述方法能够实现厘米级姿态估计精度，延迟低，有效提高了探测距离和感知目标数量。
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公开(公告)号：CN118111423A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410258491.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院) , 天目山实验室
Abstract: 本发明提出了一种基于车路协同的低成本异构传感器建图与定位优化方法，所述方法包括如下步骤：车端视觉SLAM基于低成本车载相机、IMU和GPS，进行视觉SLAM获取带有累积误差的车身位姿和基于视觉特征点云地图；智能路侧单元基于激光雷达和GPS获取静态局部精准点云地图；GPS粗粒度定位信息判断车辆靠近路侧单元附近，进行基于车端点云和路端点云进行非刚体弹性配准，实现不同地图的全局投影；异构节点因子图更新及优化。所述方法通过低成本的车载传感器和稀疏部署在路口的智能路侧设施进行协同定位，消除了视觉SLAM累积误差，有效地缓解低成本车端传感器的纯视觉SLAM姿态漂移和整体地图退化问题，实现了大规模场景下的稳定定位。
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公开(公告)号：CN114119920B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202111276787.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本申请实施例提供一种三维点云地图构建方法、系统，用于机器人对未知场景的三维点云地图构建和测绘任务。现有大型人工场景的三维空间建图方案在规划行走路线时随机选取目标点，对建图效果产生了不利影响。本申请利用多线激光雷达和SLAM算法获得场景的三维空间结构信息；然后，基于信息增益期望最大化选择最佳目标点；接着，基于三维地图信息和机器人三维形态生成从当前位置到最佳目标点的探索路径；最后，基于探索路径进行寻迹导航移动。随着地图信息不断变化，机器人基于更新的地图选择新的目标点，并反复迭代，直到目标地图的二维栅格地图形成封闭的已探索空间，并输出全局三维点云地图。
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公开(公告)号：CN118938939B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411412695.4
申请日：2024-10-11
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/693 , G05D1/648 , G05D105/20
Abstract: 本发明提出一种多移动机器人调度方法、装置、存储介质及电子设备，获取目标任务路径上的各个节点的申请占用时间，其中，目标任务路径为目标任务对应的规划路径；基于各个节点的申请占用时间，申请占用目标任务对应的节点资源；在目标任务路径上的下一个节点为已申请节点时，控制目标移动机器人从当前节点驶向下一个节点，其中，目标移动机器人为用于执行目标任务的移动机器人，已申请节点为目标任务已经申请占用的节点。本发明提供的多移动机器人调度方法基于延迟时间申请各个堵塞节点所对应的节点资源，实现动态资源分配，完成移动机器人动态调度，保障移动机器人的运行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118927235A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410959815.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种能量和功率受控的机器人笛卡尔阻抗控制方法。该方法中，考虑机器人与环境接触，结合“质量—弹簧—阻尼”阻抗模型构建笛卡尔阻抗控制器；设计时变刚度因子限制机器人动能、设计时变阻尼因子限制机器人传递的功率；设计能量罐关联任务功率，并通过功率缩放因子调节能量罐内能量的排放速率；将时变刚度因子和时变阻尼因子带入到阻抗控制器中，并输出机器人各关节的控制力矩；将机器人各关节的控制力矩输入到机器人力矩控制内环，完成机器人的运动控制。本发明实现了机器人在阻抗模式下的能量和功率控制，可以有效避免机器人因意外的能量释放或功率过载导致的安全隐患，从而保证物理人机交互过程中的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118578395A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410829652.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供一种7自由度机械臂作业路径的臂角最优化方法及相关装置，涉及自动控制领域。其中，电子设备获取多个路径点的可行臂角范围，其中，多个路径点表示为机械臂的末端规划的离散路径，每个路径点的可行臂角范围包括至少一个臂角子区间；分别将每个路径点的可行臂角范围中的臂角子区间进行合并，得到每个路径点的合并臂角范围；根据每个路径点的合并臂角范围，初始化粒子群算法所需的初始化参数；根据初始化参数以及预设迭代目标，利用粒子群算法迭代出每个路径点的最优臂角。如此，将每个路径点的可行臂角范围中的臂角子区间进行合并以使粒子群算法能够适用于本申请，从而为每个路径点迭代出满足预设迭代目标最优臂角。
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公开(公告)号：CN112417603B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202011380061.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种飞机壁板定位夹紧装配变形预测方法，包括：首先建立飞机壁板定位夹紧装配在复合载荷和非理想边界条件下的薄壳力学变形模型并对薄壳力学变形模型进行解析求解，推导解析表达形式；然后根据测量定位面与飞机蒙皮夹紧位置的实际偏差，转换为蒙皮薄壳中面曲线坐标系中的非理想函数边界约束，代入薄壳力学变形模型的解析表达形式；最终获得薄壁板件变形，同时根据应力‑变形关系，计算装配后壁板内部残余应力，判断飞机壁板表面是否存在装配应力集中而产生微裂纹的风险，以确定飞机的后续使用安全性。该方法通过与有限元仿真应力结果，以及实际测量的变形进行对比，验证了所提出预测方法的准确性。
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公开(公告)号：CN114310951B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111659480.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: B25J11/00 , B25J9/08 , B25J9/16 , B25J15/08 , G06V20/56 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提出一种位姿优化方法、装置、抓取设备和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法由于利用了目标物体在前一时刻的优化位姿，则将目标物体在当前时刻的目标点云数据对应的全局特征、目标物体在前一时刻的目标点云数据对应的全局特征输入预设的位姿估计网络时，即可获取目标物体在当前时刻的估计位姿相对于真实位姿的相对位姿，进而根据相对位姿进行优化，获得目标物体在当前时刻的优化位姿，即目标物体在当前时刻的真实位姿，避免了初始化位姿精度不高时，引起的局部最优的问题，并且对位姿进行优化时，仅使用了点云数据，相对于现有技术，推理速度更快。
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公开(公告)号：CN117148838A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311157944.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供一种机器人移动控制方法及装置和可读存储介质，涉及机器人控制技术领域。本申请通过调用大语言模型对获取到的针对目标机器人的自然语言移动指令进行识别，得到目标机器人的目标终点位置，并在目标机器人所在的原始语义地图中以目标终点位置为赋值中心进行地图奖励赋值，得到对应的赋值语义地图，而后根据该赋值语义地图以及目标机器人实时采集到的环境深度图像，以最小化路径节点奖励和值为目的，基于大语言模型调用预存的高级语言移动控制函数驱动目标机器人移动到目标终点位置处，从而利用大语言模型及目标机器人实时采集到的环境深度图像，灵活调整目标机器人的移动路径，并达到通过自然语言控制机器人自主导航的效果。
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