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公开(公告)号：CN113516429B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110379885.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/087 , G06N5/01 , G05D1/69
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拥堵模型的多AGV全局规划方法，首先建立区域化的地图，并根据运输需求给AGV分配任务，确定AGV路径的起始区域和目标区域；然后，在距离代价的基础上，引入包含转弯代价的时间代价与基于修正网络拥塞扩散模型的区域密度估值，以更新A*算法的估计代价值；最后基于改进A*算法进行区域间全局路径规划，获取连接当前区域和目标区域的路径区域集。本发明根据区域拥堵情况这一指标对传统的A*算法进行改进。本发明利用网络拥塞模型预测各个区域的拥堵情况，在调度时尽可能使AGV合理分布在各个区域内，提高了多AGV系统的运输效率的同时降低了调度算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN114708295A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210346880.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06T5/10 , G06T5/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的物流包裹分离方法，包括以下步骤：将图像送入改进的Transformer语义分割模型，将接收的图像划分为多个图块并将图块传入分层编码器，该编码器利用重叠特征合并操作、前馈神经网络结合自注意力机制输出不同分辨率的多级图像特征；使用轻量级的基于多层感知机的解码器进行特征拼接和融合，预测出图像的包裹分割掩码信息；对于该掩码信息进行图像形态学后处理，提取出所有包裹的边缘信息，获取当前包裹的分布情况后对包裹在传送带上的分布情况进行统计，获取在传送带最前方的包裹作为目标包裹，将此目标包裹信息作为卡尔曼滤波目标跟踪环节的更新输入，从而实现对于物流包裹的单件分拣。
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公开(公告)号：CN113516429A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110379885.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拥堵模型的多AGV全局规划方法，首先建立区域化的地图，并根据运输需求给AGV分配任务，确定AGV路径的起始区域和目标区域；然后，在距离代价的基础上，引入包含转弯代价的时间代价与基于修正网络拥塞扩散模型的区域密度估值，以更新A*算法的估计代价值；最后基于改进A*算法进行区域间全局路径规划，获取连接当前区域和目标区域的路径区域集。本发明根据区域拥堵情况这一指标对传统的A*算法进行改进。本发明利用网络拥塞模型预测各个区域的拥堵情况，在调度时尽可能使AGV合理分布在各个区域内，提高了多AGV系统的运输效率的同时降低了调度算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN114708295B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210346880.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的物流包裹分离方法，包括以下步骤：将图像送入改进的Transformer语义分割模型，将接收的图像划分为多个图块并将图块传入分层编码器，该编码器利用重叠特征合并操作、前馈神经网络结合自注意力机制输出不同分辨率的多级图像特征；使用轻量级的基于多层感知机的解码器进行特征拼接和融合，预测出图像的包裹分割掩码信息；对于该掩码信息进行图像形态学后处理，提取出所有包裹的边缘信息，获取当前包裹的分布情况后对包裹在传送带上的分布情况进行统计，获取在传送带最前方的包裹作为目标包裹，将此目标包裹信息作为卡尔曼滤波目标跟踪环节的更新输入，从而实现对于物流包裹的单件分拣。
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公开(公告)号：CN112149555B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010998015.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06Q10/087 , G06Q10/047 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的多仓储AGV追踪方法，包括以下步骤：1)拍摄仓库的全局图像，并将其发送到控制中心；2)对全局图像进行处理，追踪系统在第一帧利用目标检测算法对多台AGV进行识别，并根据AGV顶部的AprilTag码确定每台AGV的ID及位姿；3)将仓库分为若干区域，调度系统获取控制中心发送的AGV位姿信息后利用分层规划算法进行每台AGV的路径规划；4)将每台AGV的路径信息与多AGV追踪算法结合，预测AGV的位置，用一个边界框框选出AGV所在区域，确定每台AGV的信息；5)控制中心将路径信息转化成的速度指令发送至AGV，控制AGV，完成货物的分拣任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114371702A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111556630.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于视觉伺服的非线性模型预测控制方法，无人车安装四个麦克纳姆轮，得益于麦克纳姆轮特有的结构，无人车能进行全向运动，提高了无人车的灵活性；无人车的底部安装一个竖直向下的摄像头用于检测地面上的特征码，辅助无人车的定位和导航；本发明将非线性模型预测控制与无人车的运动学模型相结合，建立基于视觉伺服的无人车分层控制方法，包括线性模型预测控制和PID控制；外部的非线性模型预测控制计算出无人车的速度值，在满足各类约束的情况下控制无人车运动到特征码的正上方，并确保在控制过程中特征码始终在底部摄像头的视野内；内部的PID控制器负责将速度指令转换为每个电机的转速，控制无人车按照指令运动。
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公开(公告)号：CN114371702B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111556630.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于视觉伺服的非线性模型预测控制方法，无人车安装四个麦克纳姆轮，得益于麦克纳姆轮特有的结构，无人车能进行全向运动，提高了无人车的灵活性；无人车的底部安装一个竖直向下的摄像头用于检测地面上的特征码，辅助无人车的定位和导航；本发明将非线性模型预测控制与无人车的运动学模型相结合，建立基于视觉伺服的无人车分层控制方法，包括线性模型预测控制和PID控制；外部的非线性模型预测控制计算出无人车的速度值，在满足各类约束的情况下控制无人车运动到特征码的正上方，并确保在控制过程中特征码始终在底部摄像头的视野内；内部的PID控制器负责将速度指令转换为每个电机的转速，控制无人车按照指令运动。
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公开(公告)号：CN112149555A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010998015.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局视觉的多仓储AGV追踪方法，包括以下步骤：1)拍摄仓库的全局图像，并将其发送到控制中心；2)对全局图像进行处理，追踪系统在第一帧利用目标检测算法对多台AGV进行识别，并根据AGV顶部的AprilTag码确定每台AGV的ID及位姿；3)将仓库分为若干区域，调度系统获取控制中心发送的AGV位姿信息后利用分层规划算法进行每台AGV的路径规划；4)将每台AGV的路径信息与多AGV追踪算法结合，预测AGV的位置，用一个边界框框选出AGV所在区域，确定每台AGV的信息；5)控制中心将路径信息转化成的速度指令发送至AGV，控制AGV，完成货物的分拣任务。
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公开(公告)号：CN214225768U
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202120310376.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本实用新型公开了一种具有面部信息动态追踪识别的人机协作AGV，包括车轮、车身、激光雷达、工控机、支撑柱、动态识别结构以及辅助支撑；所述车轮设置在车身左右两侧；所述激光雷达设置在车身顶部边缘；所述工控机设置在车身顶部中心；车身顶部上方设有一架高平台，支撑柱设置在平台中心；支撑柱顶部连接动态识别结构，支撑柱与平台连接处设置辅助支撑；所述动态识别结构包括云台以及摄像头；所述云台包括摄像头固定件、摄像头固定板、电机以及电机固定板。本实用新型在不改变本身前进轨迹和车身姿态的情况下，根据激光雷达获取障碍物的位置信号，通过云台将摄像头调整到可识别对应障碍物的位置上，从而进行面部识别，提高人机协作的效率。
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公开(公告)号：CN215438381U
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202121533656.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于全局视觉的包裹转运装置，包括用于集中控制的计算机、传送带、与计算机连接的工业摄像头及仓储AGV设备；所述工业摄像头通过支架设在传送带上方；所述计算机与机械臂连接，所述机械臂上安装有真空夹具，所述真空夹具上装有RFID识别装置。本实用新型的真空夹具，将RFID读写设备与机械臂进行结合，通过RFID技术识别包裹信息后进行夹取，并利用全局视觉控制多AGV运动，使其到达机械臂操作区域范围内，再对机械臂的轨迹进行规划，将包裹转运到AGV上，由此将传送带、RFID技术、机械臂和多AGV装置动态地融合在一起，提高了仓储装置的运行效率和智慧化程度。
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