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公开(公告)号：CN118279706A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211731298.4
申请日：2022-12-30
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及计算机设备，可应用于数据融合领域，包括：首先将采集的第一图像和点云数据在时空上进行数据融合，并将第一图像中第一目标物体的2D位置转换为世界坐标系下的3D位置，实现视觉3D目标检测，使得融合后第一目标物体不会损失深度信息；之后基于初步预测的3D位置确定n个待定的候选点，并确定与每个候选点各自对应的m个雷达点(即做区域数据关联)，实现毫米波雷达检测结果与视觉估计的3D目标进行匹配；最后根据n个候选点在鸟瞰图中的n个候选位置、与每个候选点各自对应的m个雷达点在鸟瞰图中的m个雷达点位置，对n个候选位置进行校准，实现精准的第一目标物体位置的最优估计，具有横向定位准、感知精度高等优点。
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公开(公告)号：CN118037849A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211413951.2
申请日：2022-11-11
Abstract: 一种基于点云数据和图像的标定方法，应用于对拍摄输电线路的图像采集设备进行标定。在本方法中，通过利用输电线路的形状特性，在点云数据和图像中提取输电线路相关的几何特征(例如输电线以及杆塔的表面形状等特征)，并基于点云数据中的几何特征与图像中的几何特征之间的对应关系，来求取点云数据中与图像之间的几何特征转换关系，进而得到图像采集设备的外参数。并且，本方案中通过获取输电线路相关的点云数据和图像，即可实现自动对图像采集设备进行标定，无需人工参与，有效地提高了图像采集设备的标定效率且减少人力物力的耗费。
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公开(公告)号：CN119717833A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510232986.3
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和方法，属于自动驾驶、运动规划技术领域。系统包括感知模块、地图与定位模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块以及控制模块，其中，感知模块用于获取障碍物信息，地图与定位模块用于提供自车位置信息，全局路径规划模块用于规划出一条从自车位置到达目标点的全局路径，局部路径规划模块用于采用因子图方法进行规划，输出自车未来若干秒的轨迹，控制模块用于基于局部规划模块给出的未来若干秒的轨迹，根据自车位置信息，计算出加速度和转角，发送给车辆底盘或者模拟器。本发明能够实时处理自动驾驶系统中感知和预测的不确定性，从而在复杂的交通环境中生成更为安全、合理的行驶轨迹。
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公开(公告)号：CN118596194A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410973536.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: B25J18/00
Abstract: 本发明公开了一种用于安全喂饭的软机械臂，属于室内机器人领域。所述软机械臂包括多段骨骼结构、弹性球形关节、肌腱，每两段骨骼结构之间以弹性球形关节连接，所述肌腱包括三根连接线，其中，每段骨骼结构均为具有中轴线的立体结构，在每段骨骼结构与自身中轴线平行且等距的三个位置，分别对应贯穿肌腱包括的三根连接线，每根连接线的一端均固定在第一段骨骼结构上，贯穿多个位于中间段的骨骼结构后，从最后一段骨骼结构穿出，以连接控制系统。本发明具备机械结构上的被动柔顺性和良好的运动响应速度；使用传统硬机械臂与本发明结合时，可以提供充足的工作空间，以应用于全自动喂饭等工作。
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公开(公告)号：CN118093130A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410227600.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本公开属于GPU任务调度技术领域，具体涉及一种GPU任务调度中间件、方法及装置。其中所述方法应用于所述中间件，包括：在多个任务链中确定当前执行的任务链，在所述当前执行的任务链中获取所述GPU任务,将所述GPU任务映射到一个工作线程上，其中，所述任务链由执行特定功能所需的GPU任务组成，在所述中间件中，所有与GPU相关的工作线程被放置在同一个进程内；在所述工作线程上，根据第一预设策略确定是否执行所述GPU任务；当执行所述GPU任务时，基于调度逻辑获取实现所述GPU任务的GPU驱动以实现受控内核发射，其中，所述调度逻辑至少包括所述内核的优先级设定以及基于优先级的内核发射，内核分组发射和延迟发射。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610066A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310624527.0
申请日：2023-05-29
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本申请公开了一种机器人驱动方法、系统、设备及存储介质，通过获取序列语言信息，将所述序列语言信息输入路径生成网络，得到目标参考路径，所述路径生成网络是根据机器人历史移动数据训练的，用以预测机器人目标参考路径的网络；基于机器人当前速度和所述机器人的加速度限值确定与所述目标参考路径匹配的目标速度，以所述参考路径和所述目标速度驱动机器人。即使用预先训练好的路径生成网络生成部分参考路径，基于当前速度和加速度的上下限值确定出最适合机器人当前状态的运行速度，根据确定出的速度和路线驱动机器人平稳移动。由此，机器人在障碍物较多的复杂室内环境中不产生碰撞地平稳运行，提高了机器人运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN115469663A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211119904.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种面向自动驾驶的基于深度强化学习的端到端导航避障方法，采用激光雷达，对激光雷达点云进行采样，生成环境一维激光点云，并通过代价地图转换算法进行转换，得到表示环境动态静态障碍物的障碍物地图；通过与仿真环境进行闭环交互，收集环境障碍物地图，从而生成导航环境数据集；构建异构智能体自我博弈避障模型，异构多智能体自我博弈模型包括：观测空间、动作空间、奖励函数和神经网络；进行多阶段并行课程学习，以使神经网络更快更好的达到局部最优解，同时加速学习过程，最终得到训练后的异构智能体自我博弈避障模型；将训练好的异构智能体自我博弈避障模型部署到实际车辆上，在现实世界中实现导航和避障。
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公开(公告)号：CN115327529A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211078285.1
申请日：2022-09-05
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G01S13/72 , G01S17/66 , G01S13/931 , G01S13/89 , G01S13/86 , G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明涉及一种融合毫米波雷达和激光雷达的3D目标检测与追踪方法，对采集的激光雷达和毫米波雷达数据预处理；将鸟瞰图形式的激光雷达特征和毫米波雷达特征直接进行拼接，获取融合的特征后进行检测识别任务，得到目标的3D位置识别框和类别信息；基于检测的识别框对原始的毫米波雷达点进行过滤，获取属于该框内的毫米波雷达点，再对检测框内雷达点和追踪框求取P2B距离，采用注意力机制加权后得到由毫米波雷达点计算位置相似性亲和矩阵；根据检测任务预测的速度求取检测框和追踪框间的位置偏移量，得到另一种位置偏移量亲和矩阵；将两种亲和矩阵加权后得到最终的亲和矩阵，以此进行目标追踪，最终实现兼顾精度和鲁棒性的3D目标检测与追踪。
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公开(公告)号：CN111651998B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010375881.0
申请日：2020-05-07
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06N3/08
Abstract: 一种虚拟现实与增强现实场景下弱监督深度学习语义解析方法，包括如下步骤：步骤1：在已有训练数据集合中产生一个一部分数据具备强监督标注信息，另一部分数据只具备弱监督标注信息的数据集，用于接下来的训练；步骤2：采用“结合探索”策略方法，结合该预训练语言模型和人工写的语法规则约束指导神经网络的语义探索，让生成器能够探索生成可能命中目标逻辑语义表示语句；步骤3：用所述解释器解释并执行生成的逻辑语义表示语句，得到执行结果；再根据已有执行结果得到的弱标签，通过对比弱标签和执行结果，得到得分反馈；步骤4：将得分高于阈值的原语句‑生成语句的语句对存储在记忆缓存里，用强化学习方法对模型进行学习，提升模型策略的有效性。
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公开(公告)号：CN114964255A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210520352.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明的一种自适应调频导航方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，设计与真实环境接近的机器人导航仿真器，对导航问题用半马尔科夫过程进行数学建模；用轨迹参数空间对半马尔科夫过程的动作空间进行降维；从降维后的动作空间中采样，获取大量的交互式导航经验，根据收集到的导航经验，训练最优的调频导航策略；将训练好的导航策略迁移到实体机器人。本发明的一种自适应调频导航方法使用自适应调频的导航技术，使得基于深度强化学习的导航算法能够适应更多样的环境，获得更好的泛化性。在场景复杂性较低的环境中，尽可能以低频率控制机器人，降低算法的计算开销，在场景复杂性较高的环境中，以合适的高频率控制机器人，确保其安全性。
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