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公开(公告)号：CN106843216B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710081181.9
申请日：2017-02-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市银星智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回溯搜索的生物激励机器人完全遍历路径规划方法，该方法融合了生物激励神经网络算法、回溯算法、D*(D Star)算法的优点，实现机器人在复杂环境下的完全遍历路径规划。具体方法为：1)利用生物激励神经网络模型来模拟动态环境，引导机器人进行往复运动；2)当机器人陷入死锁，首先用回溯算法快速找到逃离死锁的目标位置，然后用D*算法规划出一条从当前位置到目标位置的最短路径。本发明不仅保持了生物激励算法生成的路径平滑，转弯较少的优点，还加快了机器人逃离死锁的速度，使机器人能够快速覆盖整个工作空间。本发明不存在局部极小值问题，计算量小，实现简单，在动态未知环境下有很好的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106979785A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710183583.X
申请日：2017-03-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市银星智能科技股份有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向多机器人系统的完全遍历路径规划方法。本方法将生物激励神经网络模型和回溯机制相结合，在减少重复覆盖的路径的同时，缩短了全覆盖所需的时间。具体方法为：每一个机器人分别利用生物激励神经网络的模型对周围环境进行覆盖，直到机器人进入死锁状态，然后无需等待神经元活性值的衰减，机器人利用回溯机制，选择最佳的回溯结点，并利用动态A星算法规划出一条到达回溯结点的路径；运动到回溯结点后，机器人继续进入覆盖模式。当某个机器人死锁时，本发明的回溯机制依据市场机制选择最合适的回溯结点，市场机制中的投标过程同时考虑了机器人回溯时的路径长度，以及与其他机器人的冲突关系，可以大大减少覆盖完成的总时间。
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公开(公告)号：CN106885574A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710081158.X
申请日：2017-02-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市银星智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于重跟踪策略的单目视觉机器人同步定位与地图构建方法。本方法为：1)对每张图片提取ORB特征；2)利用相邻图片的特征匹配跟踪相机姿态；3)对跟踪丢失的图片执行重定位与重跟踪策略；4)若重定位成功执行，则估计当前相机的姿态，且停止执行重跟踪策略并删除其产生的临时变量；5)若重跟踪策略成功执行，则产生一条新的轨迹；6)对产生的轨迹数量进行判定，若数量超过阈值，则将最初始的轨迹剔除；7)对每个关键帧进行闭环检测，检测成功后进行轨迹融合；8)定位系统结束时，对所述轨迹进行筛选，得到一条姿态正确的轨迹。本发明的优势在于能在快速移动、遮挡、纹理不足、光照变化的条件下，定位完整的相机轨迹。
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公开(公告)号：CN106840166B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710081020.X
申请日：2017-02-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市银星智能科技股份有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种基于词袋树群模型的机器人定位和导航方法。该方法为：1)输入长时间的包含低动态室内场景变化的视频流；2)从视频流图像中离线抽取特征；3)对得到的特征通过k‑means++算法进行聚类；4)对聚类得到的子空间进行迭代聚类；5)对迭代聚类后的特征建立词袋树模型；6)建立词袋树群模型；7)通过统计原理对低动态物体的运动规律进行统计；8)根据词袋树群模型，利用所述运动规律分析确定当前时刻对应的词袋树模型；9)将确定的词袋树模型用于回环检测，实现机器人在低动态环境下的定位和导航。本发明能够在避免使用昂贵的激光传感器情况下，低成本地实现机器人在室内等低动态环境下长时间自主定位和导航。
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公开(公告)号：CN106885574B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710081158.X
申请日：2017-02-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市银星智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于重跟踪策略的单目视觉机器人同步定位与地图构建方法。本方法为：1)对每张图片提取ORB特征；2)利用相邻图片的特征匹配跟踪相机姿态；3)对跟踪丢失的图片执行重定位与重跟踪策略；4)若重定位成功执行，则估计当前相机的姿态，且停止执行重跟踪策略并删除其产生的临时变量；5)若重跟踪策略成功执行，则产生一条新的轨迹；6)对产生的轨迹数量进行判定，若数量超过阈值，则将最初始的轨迹剔除；7)对每个关键帧进行闭环检测，检测成功后进行轨迹融合；8)定位系统结束时，对所述轨迹进行筛选，得到一条姿态正确的轨迹。本发明的优势在于能在快速移动、遮挡、纹理不足、光照变化的条件下，定位完整的相机轨迹。
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公开(公告)号：CN104021554A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410252716.0
申请日：2014-06-09
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于部分传感器信息的相机-惯性传感器标定方法，首先建立基于部分惯性传感器信息的标定方程，然后通过先恢复惯性传感器缺失的信息，再求解相机-惯性传感器之间的相对坐标变换，对上述基于部分惯性传感器信息的标定方程进行求解，并对标定结果进行了优化。解决了在惯性传感器输出信息不完全条件下相机-惯性传感器标定问题，并且在实际标定环境中，在有观测误差的情形下，设计的优化算法可以最优化最终标定结果，获得一个很好的标定精度。
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