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公开(公告)号：CN119784963A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411763237.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/05 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01C21/16 , G01S19/45 , G01S19/47 , G01S17/86 , G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下的全局语义高程地貌地图构建方法，其使用语义分割网络对室外机器人移动环境中的复杂地貌进行更为细致的划分，并通过图像关键帧筛选、点云语义映射和多传感融合等步骤，创建含有丰富环境信息的高程地貌地图，以用于提高室外机器人的导航效率。同时，本发明能够详细表征地貌起伏落差变化以及周围环境物体的高度信息，弥补二维栅格地图构建室外环境模型的不足，为室外机器人的导航提供了更为详细的环境信息，提高了机器人导航的准确性和合理性；此外，语义高程地图是一种栅格地图，能降低地图存储量，极大提高机器人处理器的运算效率，也可降低野外机器人芯片的性能需求。
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公开(公告)号：CN114115323B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111543956.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种三舵机驱动的仿鸟类扑翼飞行器的建模及控制方法，基于三舵机独立控制的仿生扑翼飞行器，建立其动力学模型，并基于该模型设计了飞行控制方案。扑翼飞行器通过提升改变机翼扑动频率提升自身的升力和推力，通过改变机翼扑动的平衡位置改变飞行器的俯仰角度的姿态，实现飞行器的快速俯冲和爬升等飞行动作。同时扑翼飞行器改变尾翼的扭转角度可以实现转向动作。飞行控制系统根据导航信息生成平面恒速飞行的飞行指令，位置和姿态控制系统根据飞行指令和建立的气动模型生成舵机驱动信号。在飞行器动力处于低耦合的情况之下实现对扑翼飞行器的俯仰角度、偏航角度和横滚角度的控制，以此实现扑翼飞行器的位置控制。
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公开(公告)号：CN117621081A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311777311.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种舒适空间约束下的机械臂运动规划方法及规划系统，属于服务机器人末端路径规划领域，包括以下步骤：S1、构建被服务人的三维舒适空间模型，并通过机械臂的末端运动基元制作用于启发式搜索的地图；S2、根据三维舒适空间模型在地图中引入舒适代价；S3、使用ARA*算法对地图进行启发式搜索，依据评估函数扩展节点，再对每个新扩展的节点做碰撞检测以确定节点的可用性，直至获得综合代价最小且无关节碰撞的最优路径。本发明采用上述舒适空间约束下的机械臂运动规划方法及规划系统，实现了对机械臂末端路径的规划，使其能尽可能减少对被服务人舒适空间的入侵，具有更小的综合代价和较好的稳定性。
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公开(公告)号：CN117109555A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310940523.3
申请日：2023-07-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适应于树林环境下的树干喷涂机器人的控制方法，属于移动机器人控制技术领域。设计智能化树干喷涂机器人；使用三维激光雷达构建三维点云地图，建立二维栅格地图；在树林环境下，基于深度相机，构造树干目标点路径规划算法；识别并分割树干涂刷区域，并计算该区域的面积；机器人将第一棵树木喷涂完成后，进行原地检索，检索下一棵距离最近的树木，执行上述步骤，完成对下一棵树木的涂刷工作。本发明中的机器人稳定性更强，测距精度高，并且能够实现自主定位和识别。同时行进路线高效简单，减少了事故频发和安全性能低的问题。本发明中的机器人更具智能化、更高的泛用性和更高的安全性。
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公开(公告)号：CN116952390A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310932261.6
申请日：2023-07-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01J5/48 , A61B5/11 , G01C21/34 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06N3/126 , G06V10/56 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种面向跌落床下的住院病人的监护识别与导航方法，属于机器人控制技术领域。包括以下步骤：使用深度相机获取环境信息矩阵E；使用高斯混合模型GMM前景检测对图像进行进一步处理，提取出人体轮廓与病床轮廓；对提取出的病床轮廓及人体轮廓分别拟合，通过提取出两者的特征和人体轮廓的特征来判断病人是否跌落床下；在用深度相机定位老人身上的裸露皮肤，接近并使用体温计、心率检测仪检测目标的生命体征；通过基于角点优化的双向A*遗传算法与动态人工势场结合的路径规划方案在各个病房搜索护士；找到护士后带至病人所在位置，并在路上使用语音模块播报病人状态。本发明实现通过监护与导航降低跌落下床对病人带来的二次损伤目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114167856B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111306004.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工情感的服务机器人局部路径规划方法。该方法包括：采用非全向移动模型，推算机器人在下一时段内的位移轨迹，然后计算采样速度区间，确定预测轨迹。将采集到的机器人周边环境因素量化建模，映射至人工情感的亲密度，恐惧度，愉悦度，喜悦度四个维度。设计合理的适应度函数fitness，评价PSO算法解的品质，在其适应度函数值最小的时候，得到优化后人工情感函数值的权重。再次对多条预测轨迹的期望值进行计算，期待值E(li)最高的预测轨迹会被决策层选择，将其作为下一帧的位姿。通讯机制将控制信息发送给控制器，控制器执行机器人在决策层所选择的动作，最终实现以人工情感为核心的自主导航过程。
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公开(公告)号：CN116051758A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211545064.0
申请日：2022-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于室外机器人的含有高度信息的地貌地图构建方法，包括地貌分割方法、地图构建方法等；根据不同地貌的特征对可通行区域进行更为详细的划分和标注；针对构建的地貌数据集用于模型训练；根据传感器获取的原始图像与点云地图之间的几何转换关系，构建地貌地图与点云地图的映射关系后创建出地貌点云地图。将高度滤波后的点云地图转换为八叉树地图，对八叉树点云计算高度存储为高度地貌地图。融合贝叶斯概率更新减少语义地图的噪声。本发明使用语义分割网络对室外机器人移动环境中的地貌进行更为细致的划分，并通过像素点扫描、坐标转换和栅格映射，创建含有丰富信息的地貌高度栅格地图，以用于提高室外机器人的导航效率。
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公开(公告)号：CN114529591A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111596722.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度相机的机械手抓取方法，主要包括以下几个方面：(1)通过YOLO‑V5识别出被抓取物体，获得其在RGB图像中的像素范围，将该范围映射到深度图中，得到与其对应深度图中的像素范围；(2)结合相机内参计算出深度图中像素范围内的点云数据，将该点云数据和离线阶段建立的模型数据库进行匹配得到初始位姿，通过迭代最近点算法对初始位姿进行修正；(3)将修正后的最终位姿结果转化后发给机器人控制系统，精确控制机器人实现抓取。本发明所提方法可以提高位姿估计精度，同时加快计算速度。
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公开(公告)号：CN114332141A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111561254.7
申请日：2021-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘特征的绝缘子红外图像的识别与分割方法，包括如下步骤：步骤1采集图像，并制作原始数据集；步骤2对图像进行预处理；步骤3根据绝缘子特征进行识别；步骤4提取图像特点，获得单个绝缘子的精确定位与分割。采用上述技术方案，利用阈值二值化进行特征简化，再利用基于轮廓提取的图像矫正得到矫正后的红外绝缘子图像，在获取矫正后的红外绝缘子图像之后，通过一维像素扫描，进行绝缘子边界点的标定，再通过多维扫描获取绝缘子边界点分布特征，实现对绝缘子串的提取与分割，该方法利用多维扫描提取红外图像中绝缘子的边界点分布特征，使得红外图像中的绝缘子识别与分割拥有更好的便携性、易用性且易于功能扩展。
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公开(公告)号：CN114167856A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111306004.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工情感的服务机器人局部路径规划方法。该方法包括：采用非全向移动模型，推算机器人在下一时段内的位移轨迹，然后计算采样速度区间，确定预测轨迹。将采集到的机器人周边环境因素量化建模，映射至人工情感的亲密度，恐惧度，愉悦度，喜悦度四个维度。设计合理的适应度函数fitness，评价PSO算法解的品质，在其适应度函数值最小的时候，得到优化后人工情感函数值的权重。再次对多条预测轨迹的期望值进行计算，期待值E(li)最高的预测轨迹会被决策层选择，将其作为下一帧的位姿。通讯机制将控制信息发送给控制器，控制器执行机器人在决策层所选择的动作，最终实现以人工情感为核心的自主导航过程。
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