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公开(公告)号：CN115285325B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210997919.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种防撞水下机器人，包括：机体，以及连接在机体头部的动力螺旋桨、声呐探测仪和连接在机体尾部的平衡转向螺旋桨，所述动力螺旋桨的轴线与所述平衡转向螺旋桨的轴线相互垂直设置；所述机体包括柔性防撞单元和电子元件单元，所述电子元件单元与所述声呐探测仪信号连接，且与所述动力螺旋桨、平衡转向螺旋桨和柔性防撞单元控制连接。本发明能对电子元件单元中重要零部件提供包裹性防撞保护并且具有快速止动减速的功能。在运行时，当水下机器人面对撞击情况时，柔性防撞单元撑开成最大阻水状态，以实现快速止动降速。在止动降速后通过平衡转向螺旋桨调整机位，柔性防撞单元收回保护电子元件单元，以达到防撞的效果。
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公开(公告)号：CN115439349A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210965506.0
申请日：2022-08-12
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像增强的水下SLAM优化方法，包括以下步骤：S1、根据光线的折射原理，得到修正后的特征点坐标；S2、在空域方面通过线性变换对水下机器人所获取的原始图像的每个像素点的灰度值进行处理；S3、在频域方面使用高通滤波器，设置适当的截止频率，只允许截止频率以上的信号通过；S4、引入陆上的暗原色去雾算法，控制去雾程度、最小透射率以及分块窗口区域的大小；S5、对S4处理后的图像进行传统视觉SALM中的特征提取，得到全局地图。本发明提高了水下获取的图像的清晰度，有利于提取更优的特征点，进而得到更加清晰的水下三维模型。
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公开(公告)号：CN116309869A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310222804.5
申请日：2023-03-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及相机标定领域，且公开了基于深度强化学习的双目立体视觉相机高精度标定算法，包括以下步骤：第一步：确定消隐点；第二步：确定径向和切向成像方向上的失真值；第三步：使用双目立体视觉相机收集的数据作为训练样本，根据训练样本的大小确定神经网络的隐藏层和节点的数量；第四步：构建目标网络，并以硬模式和软模式更新参数，当必须严格控制网络单元大小时，则将其视为硬模式，当网络单元大小受整体除法单元大小的影响时，将其视为软模式；第五步：将双目立体视觉相机数据作为测试数据进行采集，输入到深度强化学习结构中，计算出相机的外部参数，实现双目立体视觉相机外部参数的高精度标定。
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公开(公告)号：CN115285325A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210997919.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种防撞水下机器人，包括：机体，以及连接在机体头部的动力螺旋桨、声呐探测仪和连接在机体尾部的平衡转向螺旋桨，所述动力螺旋桨的轴线与所述平衡转向螺旋桨的轴线相互垂直设置；所述机体包括柔性防撞单元和电子元件单元，所述电子元件单元与所述声呐探测仪信号连接，且与所述动力螺旋桨、平衡转向螺旋桨和柔性防撞单元控制连接。本发明能对电子元件单元中重要零部件提供包裹性防撞保护并且具有快速止动减速的功能。在运行时，当水下机器人面对撞击情况时，柔性防撞单元撑开成最大阻水状态，以实现快速止动降速。在止动降速后通过平衡转向螺旋桨调整机位，柔性防撞单元收回保护电子元件单元，以达到防撞的效果。
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