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公开(公告)号：CN119600068A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510144100.X
申请日：2025-02-10
Applicant: 浙江工业大学 , 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明涉及一种散货码头工程装备定位的点云配准方法及应用，基于激光雷达获取激光点云，对激光点云多轮筛选，获取初始位姿；基于初始位姿筛选用于点云配准的点云信息，完成点云到面的ICP配准；应用于高动态封闭环境下的散货码头工程装备定位。本发明利用多种点云去噪方式保证点云可用性，去除随机噪声点；基于自适应的点云降采样方法，快速确定降采样参数，提高算法稳定性；设计更加适用于煤舱等高动态封闭环境的动态目标识别方法，利用体素占用对比的方式减小动态煤堆和错误的关联对点云配准的影响，大幅提高算法的精度和稳定性；利用针对ICP算法最近邻策略的不足，设计基于法向量的错误关联去除方法，提高算法的准确性。
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公开(公告)号：CN118376290B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410806274.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: G01F17/00 , G01S17/88 , G01S17/06 , G06T7/62 , G06T7/33 , G06T7/73 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于推耙机点云配准的高斯预测煤堆体积计算方法。为了克服现有技术煤堆体积计算方法受到数据量的限制的问题；本发明包括：在推耙机上安装雷达，获取雷达点云数据；将每次获取的雷达点云数据与地图点云数据配准，输出定位信息；将雷达点云数据融合定位信息，增量合成船舱地图；将雷达点云数据向Z轴投影，通过方差筛选船舱边界点云数据，计算船舱边界点云数据的倾斜角度区分船舱壁和煤堆；将获取到的雷达点云数据进行高斯区域预测，对煤堆点云数据划分网格，通过计算各网格内的煤堆体积获取船舱内煤堆体积。过对点云进行配准获得定位信息，然后利用高斯预测进行网格构建并计算体积，提高体积计算的精准。
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公开(公告)号：CN118363032B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410797625.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卸船机激光协同定位的推耙机定位方法，包括：获取同一帧的第一激光数据和第二激光数据，根据时间戳对两个激光数据进行筛选；建立基于时间码和激光雷达维数的第一索引标记，根据第一索引标记将第一激光数据进行分组，将每个分组进行体素滤波更新；建立基于点云兴趣区间的第二索引标记，根据第二索引标记将第二激光数据进行筛选；根据两个索引标记判断对应激光数据的数据量是否相似，通过广义迭代最临近点进行配准，配准后生成优化地图；实现对推耙机的实时定位，结合推耙机的激光雷达数据准确获取煤坡后的情况，通过卸船机数据对的推耙机协同定位更新高精度的全局地图，实现了推耙机在船舱等无特征点的复杂情况下的定位。
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公开(公告)号：CN118439420B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410927180.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 一种卸船机与清舱机同舱作业的安全协同控制方法，包括：在清舱机上安装激光雷达、超声波传感器和工控机，在卸船机抓斗上安装5G信号接收器并在结构架上安装工控机。清舱机和卸船机分别通过差分定位技术和激光雷达定位获取各自的位置信息，并借助滤波技术减小误差，提高精度。然后，将校准后的局部坐标系坐标转换为统一坐标系坐标。作业过程中，卸船机和清舱机被分配到不同的区域作业，当卸船机抓斗与清舱机的坐标距离小于阈值后，为卸船机的抓斗和清舱机分别计算其的虚拟安全域，通过控制二者的速度和方向以确保彼此的虚拟安全域不重叠直至二者距离大于指定阈值。最后，当卸船机的抓斗将分配工作区域内能够卸载的煤堆卸载完成且清舱机将分配工作区域内的煤堆清理完成后，二者交换区域作业。
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公开(公告)号：CN118439420A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410927180.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 一种卸船机与清舱机同舱作业的安全协同控制方法，包括：在清舱机上安装激光雷达、超声波传感器和工控机，在卸船机抓斗上安装5G信号接收器并在结构架上安装工控机。清舱机和卸船机分别通过差分定位技术和激光雷达定位获取各自的位置信息，并借助滤波技术减小误差，提高精度。然后，将校准后的局部坐标系坐标转换为统一坐标系坐标。作业过程中，卸船机和清舱机被分配到不同的区域作业，当卸船机抓斗与清舱机的坐标距离小于阈值后，为卸船机的抓斗和清舱机分别计算其的虚拟安全域，通过控制二者的速度和方向以确保彼此的虚拟安全域不重叠直至二者距离大于指定阈值。最后，当卸船机的抓斗将分配工作区域内能够卸载的煤堆卸载完成且清舱机将分配工作区域内的煤堆清理完成后，二者交换区域作业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118381662A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410806275.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种介于无人推耙机硬件之间的通信方法及系统，涉及工业通讯技术领域，旨在解决传统的通信协议或通信方法难以满足无人推耙机在精确操作和实时数据传输方面的需求的问题，方法包括：S1，采用顺序裁切识别算法对接收得到的数据包进行校验，若校验通过则进入S2；S2，根据加密存储与校验算法对数据包进行加密存储与校验，判断数据包是否重复；若否，则进入S3；S3，根据数据加密解密算法来解密数据包中的数据内容；随后根据截取的功能码执行相对应的功能处理；S4，根据功能处理是否成功来拼接成功码或错误码，最终生成拼接好的完整报文并反馈至上位机或下位机。本发明能够满足在无人推耙机工作中对高效、稳定和安全通信的需求。
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公开(公告)号：CN118376290A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410806274.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: G01F17/00 , G01S17/88 , G01S17/06 , G06T7/62 , G06T7/33 , G06T7/73 , G06T17/05 , G06T17/20 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于推耙机点云配准的高斯预测煤堆体积计算方法。为了克服现有技术煤堆体积计算方法受到数据量的限制的问题；本发明包括：在推耙机上安装雷达，获取雷达点云数据；将每次获取的雷达点云数据与地图点云数据配准，输出定位信息；将雷达点云数据融合定位信息，增量合成船舱地图；将雷达点云数据向Z轴投影，通过方差筛选船舱边界点云数据，计算船舱边界点云数据的倾斜角度区分船舱壁和煤堆；将获取到的雷达点云数据进行高斯区域预测，对煤堆点云数据划分网格，通过计算各网格内的煤堆体积获取船舱内煤堆体积。过对点云进行配准获得定位信息，然后利用高斯预测进行网格构建并计算体积，提高体积计算的精准。
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公开(公告)号：CN118311630B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410734864.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RTK和IMU的无人驾驶装载机的高精度定位方法，根据当前时刻与上一时刻的状态观测量，推算装载机车辆速度、姿态变化角速度等信息，通过卡尔曼滤波器估计装载机车辆的当前时刻状态量，并根据观测状态量与估计状态量的误差，对组合定位滤波参数进行更新，修正观测到的装载机车辆位置和姿态后，输出定位结果，以简单易用的传统松组合定位方式实现了高精度的三维定位和姿态估计，克服了单一定位方案的稳定性和准确性不足的问题，并且获取的位置和姿态数据更为实时准确。
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公开(公告)号：CN118311630A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410734864.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RTK和IMU的无人驾驶装载机的高精度定位方法，根据当前时刻与上一时刻的状态观测量，推算装载机车辆速度、姿态变化角速度等信息，通过卡尔曼滤波器估计装载机车辆的当前时刻状态量，并根据观测状态量与估计状态量的误差，对组合定位滤波参数进行更新，修正观测到的装载机车辆位置和姿态后，输出定位结果，以简单易用的传统松组合定位方式实现了高精度的三维定位和姿态估计，克服了单一定位方案的稳定性和准确性不足的问题，并且获取的位置和姿态数据更为实时准确。
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公开(公告)号：CN118584815A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411034882.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向智能卸船机的自适应控制方法，包括：确定模糊变量和对应的模糊集合，为每个模糊集合设定隶属度函数；建立模糊规则库，基于精确输入值确定模糊规则库中的激活情况，根据激活情况去模糊化生成控制动作；根据激活情况输出模糊输出值并调整参数的搜索范围，结合神经网络生成预测最优参数，根据预测最优参数进行输入控制；获取控制动作和输入控制的反馈数据，根据模糊规则库生成对应的参数调整方向，结合神经网络进行第二次预测，根据第二次预测结果进行反馈控制；能够根据实时数据动态调整PID参数，提高适应性和灵活性；通过实时数据处理和快速的神经网络预测，能够快速响应系统状态的变化，预测当前最优的PID参数。
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