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公开(公告)号：CN118443057A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410681093.2
申请日：2024-05-29
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种AGV上IMU和2D激光雷达的标定方法，包括：初步测量2D激光雷达在IMU下的初始位姿；基于2D激光雷达及IMU的同步位姿增量优化初始位姿，得到2D激光雷达在IMU下的位姿；控制AGV直线行驶一段距离，计算IMU在AGV下的姿态；控制AGV缓慢的原地旋转，拟合AGV车体控制中心在地图中的位置，同时在每次旋转结束后，优化IMU在占据栅格地图中的位置及2D激光雷达在IMU下的位姿；计算IMU在AGV下的位姿；计算2D激光雷达在AGV上的位姿。通过不同传感器的不同测量特征，设计融合不同数据来直接或间接标定相对位姿，提高了IMU和2D激光雷达在AGV上的标定精度的同时，且无需借助GPS实现IMU和2D激光雷达在AGV上的标定。
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公开(公告)号：CN117876479A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311782670.9
申请日：2023-12-22
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06T7/73 , G06V10/141 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种适用于暗光环境的托盘定位方法，包括：(1)扫描环境图像，获取彩色图和红外图；(2)判断当前叉车所在环境是否是暗光环境，若检测结果为否，至执行(3)，若检测结果为是，则执行(4)；(3)判断当前叉车所在环境是否是逆光环境，检测结果为是，则执行(4)，检测结果为否，执行(5)；(4)将当前环境的红外图输入第二托盘检测模型，得到托盘的感兴趣区域；(5)将当前环境的彩色图输入第一托盘检测模型，得到托盘的感兴趣区域，(6)基于托盘和插孔检测框的交并比来检测完整托盘；(7)计算托盘在相机坐标系下的位姿。通过基于红外图的托盘检测模型弥补暗光下容易定位失败问题，方法简单成本低，抗暗光识别效果好。
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公开(公告)号：CN117760419A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311757564.5
申请日：2023-12-19
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开一种融合二维码定位的视觉惯性SLAM方法，包括如下步骤：S1、检测当前图像帧中是否存在二维码；S2、若检测结果为否，则基于滑动窗内关键图像帧的视觉重投影残差及IMU数据帧间预积分约束来估计相机在地图坐标系下的位姿；S3、若检测结果为是，则基于滑动窗内关键图像帧的视觉重投影残差、IMU数据帧间预积分约束及二维码残差来估计相机在地图坐标系下的位姿；S4、基于相机在地图坐标系下的位姿将特征点及二维码投影至世界坐标系下，进行全局点云地图的构建。使用成本低廉的传感器组合的方式，融合二维码识别精准的定位位姿，实现准确可靠的定位建图。
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公开(公告)号：CN117741626A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311688799.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开一种融合IMU的双激光雷达相对位姿标定方法，包括如下步骤：(1)初步测量第二激光雷达lidar2在第一激光雷达lidar1下的估计位姿T_elliiddaarr12；(2)基于第一激光雷达lidar1点云和IMU数据建立位姿推算器；(3)通过IMU数据和位姿推算器矫正第二激光雷达lidar2点云，基于矫正后的第二激光雷达lidar2点云计算第二激光雷达lidar2点云的定位位姿T_tracklidar2；(4)基于定位位姿T_tracklidar2计算第二激光雷达相对于第一激光雷达、IMU的初始位姿T_initlliiddaarr12、T_initilimdaur2；(5)计算第二激光雷达相对于第一激光雷达的准确位姿Tlliiddaarr12及第二激光雷达lidar2相对IMU的准确位姿Tilimduar2。使用IMU数据进行点云矫正，使用矫正后的点云使得标定过程中的定位位姿数据更准确，最终提高了双激光雷达的相对位姿标定精度。
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公开(公告)号：CN119762868A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411881474.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于轻量化深度卷积神经网络的实时托盘检测方法，所述方法包括选择神经网络模型，选择神经网络模型作为目标检测模型，将目标检测模型中的标准卷积修改为深度可分离卷积，将修改后的目标检测模型进行训练，在训练完成后再进入剪枝流程，得到剪枝后的目标检测模型，对剪枝后的目标检测模型进行精度判断，若精度满足要求则将剪枝后的模型部署到叉车上对托盘进行检测识别；若精度不满足要求，则降低剪枝率后反馈至剪枝流程。通过对现有模型的修改、剪枝等操作，减少神经网络模型对于计算资源的需求，采用修改后的轻量化模型对托盘进行识别，有效的满足实际应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117689723A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311625994.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种结合点面ICP的托盘实时定位方法，包括：(1)启动主定位线程：启动RGBD相机采集彩色图像color和深度图像depth；(2)检测是否完成第一次的托盘定位，若未完成，则进行托盘定位后，返回步骤(1)；(3)判断当前是否存在用于托盘定位的托盘定位线程，若不存在，则开启一个新的托盘定位线程，进行托盘定位及环境点云地图的更新；(4)将当前深度图像depth转化为当前帧点云curr_pcd，在当前的环境点云地图map_pcd下进行点面ICP配准，确定相机当前在托盘坐标系中位姿。主线程通过点面ICP实时的计算相机在托盘坐标系中的位姿，通过托盘定位线程定时对托盘定位位姿及环境点云map_pcd进行修正，达到实时托盘定位的效果，且保证托盘的定位精度。
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公开(公告)号：CN119887934A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411901745.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于伺服驱动变速运动的视觉IMU批量外参标定方法，将相机和IMU固定在一起后设置于旋转板上，所述旋转板被伺服电机驱动而转动；预先标定已知相机内参、IMU内参以及手动测量IMU和相机之间的平移向量；然后启动伺服电机驱动旋转板转动，当相机及IMU在旋转板上跟随旋转板变速圆周运动时，采集位姿数据并经优化求解得到相机、IMU外参信息。该方法可同时测量多组传感器外参，利用初始化提供初值，并建立后端优化，优化传感器外参，得到精度可靠的相机IMU外参。
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公开(公告)号：CN119087454A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410681097.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于双雷达的叉车自动定位方法，具体如下：通知激光叉车从仓库中取货；控制第一激光雷达采集环境中的点云数据，基于反光柱匹配确定激光叉车在仓库中的位姿；在激光叉车行驶至距货车尾部设定距离时，控制第一激光雷达。进行扫描，构建点云均值地图map_pcd1；控制激光叉车反向，以倒车的方式驶入货车的车厢内，在激光叉车进入货车车厢且距货车尾部设定距离时，控制第二激光雷达进行扫描，构建点云地图map_pcd2；将云均值地图map_pcd1与点云地图map_pcd2合并成点云地图map_pcd；将第一激光雷达及第二激光雷达扫描到的点云与点云地图map_pcd进行匹配，匹配出激光叉车当前的位姿。货物从厂房转运至车厢的过程中，只依赖车载的双激光雷达即可自动获取出激光叉车的位姿，且定位精度高。
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公开(公告)号：CN118015078A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311625992.2
申请日：2023-11-30
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于RGBD相机的托盘定位方法，具体如下：从彩色图像color提取托盘的检测框roi，提取检测框内的点云roi_pcd：对点云roi_pcd进行平面拟合，获取托盘前端面pallet_plane的平面方程；提取托盘前端面pallet_plane附近的点云，保存到托盘前端面点云集合pallet_pcd中；从盘前端面点云集合pallet_pcd中提取托盘插孔内边缘点及托盘腿部点云pallet_leg_pcd：拟合托盘前端腿部平面pallet_leg_plane的平面方程；将托盘插孔内边缘点集edge_pcd中所有的点投影到平面pallet_leg_plane上，并对投影后的点求均值，得到托盘在相机坐标系中的位置tcp；计算腿部平面单位法向量，进而计算托盘在相机坐标系中的旋转矩阵Rcp；计算相机在托盘坐标系中的位置tpc和姿态Rpc。使用平面拟合计算托盘姿态，使用边缘拟合计算托盘位置，极大提高了托盘的位精度高。
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公开(公告)号：CN117723041A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311693963.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种融合栅格和均值点云地图的SLAM定位方法，包括如下步骤：检测机器人当前是否处于高精定位区域，若检测结果为是，则将当前帧均值化的点云与SLAM占据栅格地图、多帧均值化的点云地图进行匹配，匹配出机器人当前的位姿，若检测结果为否，则基于当前采集到的点云帧与SLAM占据栅格地图进行匹配，匹配出机器人当前的位姿。本发明实现了在不同定位精度需求的环境下，实现不同的定位精度，实现了在高精定位需求下不需要加装辅助定位装置，利用双残差约束实现融合定位,提高了定位精度和稳定性。
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