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公开(公告)号：CN116483074A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310336967.6
申请日：2023-03-31
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法，包含两阶段的优化：优化算法的评价函数，限制机器人导航过程中存在的角加速度跳变的问题，避免对机器人电机产生突变大负载；引入模糊控制模块，基于机器人搭载的传感器采集到的空间数据对环境障碍物分布进行分析，利用障碍物分布特性以及机器人姿态作为控制器输入对评价函数结构进行实时优化，最终能得到一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法。
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公开(公告)号：CN116561254B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310499796.9
申请日：2023-05-05
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/151 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了结合CNN和Transformer的多特征融合对联生成方法，包括以下步骤，在数据预处理阶段，分别构建带词性特征和平仄特征的对联语料库；根据对联上联构建结合词性特征和平仄特征的多特征融合词向量。将对联上联的多特征融合词向量分别输入到CNN编码器和Transformer模型的编码器中进行对联特征提取和对联语义编码，分别得到特征编码向量和语义编码向量。将特征编码向量和语义编码向量结合起来输入到Transformer模型的解码器中。本方法将对联的词性特征和平仄特征加入到词向量中，得到多特征融合的词向量。多特征融合的词向量能提高生成对联的对仗性；将CNN模型和Transformer模型结合起来，强化对联的重点信息，提高生成对联的语义连贯性。
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公开(公告)号：CN118519446A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410592987.4
申请日：2024-05-14
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及无人机控制技术领域，特别涉及一种车辆目标脱离视野后的无人机跟踪控制方法。包括无人机自动跟随目标车辆；根据目标车辆消失前在世界坐标系中的变化数据，预测目标车辆在世界坐标系中的预测坐标轨迹；根据目标车辆消失前在图像框坐标系中的变化数据，计算无人机搜寻速度和搜寻方向；加权预测坐标轨迹和搜寻坐标轨迹，确定无人机的期望搜寻轨迹。本发明通过纯视觉的方式即可完成无人机跟车，且在丢失目标车辆后可找回目标车辆；本发明通过不同的情况以分配权重的方式融合两种搜寻目标车辆的方式，可显著提高目标车辆搜寻成功率。
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公开(公告)号：CN117369437B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311251209.0
申请日：2023-09-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G05D1/43
摘要： 本发明公开了一种支持多机器人最小时间任务分配的分布式方法，包括以下步骤：步骤1：初始化数据。步骤2：所有机器人寻找各自到所有目标点中的最小时间。步骤3:寻找全部最小时间中的最大时间，同时取代矩阵C*中的元素。步骤4:对矩阵C*进行试分配。步骤5:取代矩阵C中的元素。步骤6:与步骤2一致，再找出所有机器人到所有目标点中的最小时间。步骤7:寻找所有最小时间中的最小时间，替代矩阵C*元素。步骤8:再次对矩阵C*进行试分配。本发明试分配过程中采用CBAA，在多机器人任务分配时间最小的前提下，CBAA使机器人总的任务分配时间最大，一定程度上减小了机器人的运行速度，降低了机器人能源消耗。
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公开(公告)号：CN118089729A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410210513.9
申请日：2024-02-26
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种基于实例分割网络的室内动态环境下RGB‑D的SLAM方法，在采集到RGB图像的同时使用SOLOv2算法对其进行处理；结合先验语义，将掩码图中的动态物体覆盖上掩码；使用图像处理方法对动态物体进行形态学膨胀；将RGB图像、深度图像和掩码图像输入SLAM系统，构建图像金字塔；使用FAST算法在图像中检测关键点；使用BRIEF算法计算其对应的ORB描述子；对形态学膨胀后的动态物体提取特征点；结合深度图对伪动态特征点的深度值进行聚类并分为动态特征点和静态特征点；剔除聚类后得到的动态特征点；将所有的静态特征点输入追踪线程，并进行后续的局部建图线程及局部回环检测线程。本发明避免对位于动态物体和静态背景交界处特征点的误判，提高SLAM系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117193363A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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公开(公告)号：CN116793375A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310300092.4
申请日：2023-03-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种基于双向搜索决策改进RRT的移动机器人路径规划方法，该方法主要针对InformedRRT*算法在得到最优路径之前执行时间比较长的缺点，且规划出来的是路径由于存在“突变”无法直接给到移动机器人执行跟踪，提出了对RRTConnect算法以及其InformedRRT*采样策略进行改进后B样条曲线优化的B‑IRC算法。产生新节点之后利用合适半径圆搜索周边顶点时，将祖节点和父节点同时纳入计算。根据三角形性质，两边之和大于第三边，只要祖节点和新节点之间的碰撞检测通过，就认定祖节点与新节点之间的路径更优，从而最终得到更低成本的更优路径。本方法能够显著加快后续椭圆区域的缩小，从而在整体上更快收敛到最优路径。
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公开(公告)号：CN116644760A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310537056.X
申请日：2023-05-13
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F40/35 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于Bert模型和双通道模型的对话文本情感分析方法，使用Bert模型对输入文本进行字级别的向量化操作，通过预训练学习到的先验知识来增强文本向量的语义表达，使用遮掩策略强化对文本中词的理解。对话文本为短文本，提取短文本的语义信息存在一定难度，特征提取层结合BiGRU和CNN网络的优点，使用BiGRU网络捕获上下文的语义信息，从全局上来衡量文本的情感信息，并借助CNN网络对文本中多层次的特征信息进行局部提取，以便捕获更有利于文本情感分析的特征信息。将BiGRU和CNN网络提取的特征进行拼接输入至情感分类层中，通过全连接层和Softmax操作后实现情感分类。
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公开(公告)号：CN116228685B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310075484.5
申请日：2023-02-07
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的肺结节检测与剔除方法，该方法在网络生成结果之前进行融合，对每一个模型的预测结果保留相同权重，使用加权框融合的后处理方法的到最终结果。提出了一种根据连续图片交并比值来判断结节连续性的方法，能够快速实现结节从二维转为三维，并且能够有效的减少误判。本发明基于二维目标检测模型检测肺结节，更加节省算力，且在检测完毕后结合了三维重构技术，实现了更快速，更精确的肺结节检测，除此之外，提出了Sa‑Yolo模型，通过引入分割注意力机制，从而加强了模型对于小结节的检测效果，并且在与Yolov7融合之后，能够获得更精准的结节边界框，能够更精准、快速地检测肺结节。
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