一种基于反光贴和激光雷达的电缆自动识别方法

    公开(公告)号:CN112034481A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010911764.1

    申请日:2020-09-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于反光贴和激光雷达的电缆自动识别方法,包括步骤:(1)在目标电缆上设置至少一个反光贴,激光雷达对目标电缆进行扫描并进行拼接得到点云;(2)对拼接点云进行进行范围滤波和高亮阈值提取,得到反光贴所在位置的点云云团;(3)对点云云团进行统计滤波和聚类分析提取质心;(4)根据步骤(3)计算得到各个反光贴之间的相互距离;并结合不同电缆得到远近关系以及支线联通性关系,将各个反光贴与对应电缆进行匹配,实现电缆自动识别。本发明通过预先在目标电缆上使用反光贴,然后再通过激光雷达进行识别,以反光贴位置作为先验信息,可以快速有效的完成自动计算选点,摆脱了对人工选点的依赖,保证了多次计算的一致性。

    一种基于三维激光的定位恢复方法

    公开(公告)号:CN111077495A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911257085.0

    申请日:2019-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光的定位恢复方法,包括:步骤1、机器人按照原始Global地图进行定位导航;步骤2、机器人通过激光传感器接收新一帧三维激光点云数据;步骤3、新一帧三维激光点云数据与栅格地图进行实时匹配,计算机器人的位姿、原始Global地图坐标系下的三维激光点云数据和匹配置信度作为匹配结果;步骤4、将实时匹配得到的机器人的位姿信息进行发布;实时定量保存匹配结果;步骤5、对定位导航中的置信度进行判断,若连续帧三维激光点云数据的置信度小于设定的置信度阈值,则判定定位丢失,触发机器人原地待命机制,启动定位恢复操作;否则返回步骤2,即机器人接收新一帧三维激光点云数据,继续进行定位导航。本发明能有效防止机器人因定位丢失而导致损坏,提高了机器人的自主定位导航的可靠性和安全性,增强了机器人对环境变化的适应性。

    多模态的数据手套
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119861807A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411539106.9

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种多模态数据手套,包括:手套本体;主控制器以及与主控制器电气连接的电源电路、采样电路、无线传输电路;手指传感器,与采样电路电气连接,用于采集手指数据,并将手指数据送入采样电路;手掌位姿传感电路,与主控制器电气连接,用于采集手掌的位姿数据,并送入主控制器;采样电路用于对手指数据进行滤波和放大后送入主控制器;无线传输电路用于将主控制器接收的数据发送至上位机进行处理;电源电路用于为主控制器、无线传输电路、手指传感器、手掌位姿传感电路和采样电路供电。该多模态数据手套可以实现触觉,手指姿态,手掌姿态的数据采集,并通过无线实现数据传输。

    变电站机器人可行域提取方法及装置

    公开(公告)号:CN114155348A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111485875.1

    申请日:2022-01-11

    Inventor: 蔡志宏 李栗 杨川

    Abstract: 本发明公开一种变电站机器人可行域提取方法及装置,可基于多线激光雷达正确提取机器人可行域。本发明方法包括:(10)输入点云:输入无人变电站环境原始点云;(20)激光横向分割:将原始点云分解为水平单线点云的集合;(30)平面提取:过滤与横向分割平面不一的点云;(40)曲率滤波:将平面提取后的点根据同平面上横向激光束上前后相邻的三个点形成线段作为当前点的曲率,过滤掉不满足点;(50)椭圆拟合:将曲率滤波后的点采用距离之和最小的目标方程进行圆拟合,过滤距离较远的点;(60)离群点剔除:将椭圆拟合过滤后的点采用统计滤波的方式,滤除离群点;(70)输出可行域:将离群点剔除后的点云数据投影至二维栅格地图中。

    一种稀疏环境下的机器人三维激光定位方法

    公开(公告)号:CN109443351B

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN201910002100.0

    申请日:2019-01-02

    Abstract: 本发明属于智能机器人技术领域,公开了一种稀疏环境下的机器人三维激光定位方法,包括:限制机器人的三个自由度,将机器人的运动限制在一个水平平面内;采用粒子滤波算法,将来自机器人的三维激光传感器的激光数据结合里程计数据和惯性导航数据计算机器人位姿的初值估计值;定位扫描窗口的步骤;计算各可能的候选位姿的置信度,选择置信度分值最高的位姿作为机器人最优位姿估计。采用本发明的稀疏环境下的机器人三维激光定位方法,定位相关计算量大大降低,定位效率和定位精度得到明显提高。

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