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公开(公告)号：CN114886476A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210823577.7
申请日：2022-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: A61B10/00
Abstract: 本公开实施例属于医疗机器人技术领域，特别涉及一种咽拭子自动采集机器人，该机器人包括控制单元，工作平台，以及分层安装于所述工作平台上的待测人员身份信息识别及采集提示单元、咬口器、咽拭子采集单元、咽拭子上料单元、咽拭子剪断单元、采样管移送单元和采样管贴标单元。本公开实施例提供的咽拭子自动采集机器人，能够实现核酸样本的自动采集，保证采集样本的有效和安全性，提高采集样本的工作效率，减低医护人员的劳动强度和感染风险，同时成本低、占地面积小，各功能组件模块化，控制简单智能，拆装维修方便，便于运输及生产。
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公开(公告)号：CN114852331A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210678769.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及飞行汽车技术领域，特别涉及一种具备形态智能的载人飞行汽车，所述飞行汽车采用一体化拓扑结构的飞行驾驶融合车架设计，主体飞行结构采用多旋翼式布局与四轴八螺旋桨的飞行器结构，地面驾驶结构采用阿克曼转向与麦弗逊悬挂减震形式的底盘结构；基于部署在飞行汽车上的激光位移传感器采集的信号进行判断，当地面行驶遇到拥堵时，飞行汽车启动飞行操作；当飞行操作结束后，飞行汽车实行降落操作，当降落操作结束后，飞行汽车启动地面驾驶操作。
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公开(公告)号：CN112732450B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110087048.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种端‑边‑云协同框架下的机器人知识图谱生成系统及方法，涉及机器人知识图谱生成和边缘计算领域。该系统包括：终端、边缘端、云端及通信模块；终端包括多个智能机器人，各智能机器人采集场景真实图像或视频数据；边缘端包括多个边缘服务器，每个边缘服务器连接对应的智能机器人，用于计算场景图谱；各边缘服务器和各智能机器人分别连接云端，云端用于训练深度学习模型及计算知识图谱；终端、边缘端和云端分别连接通信模块，通信模块辅助三端进行通信。本发明合理使用端‑边‑云协同框架对大数据级的智能机器人视觉数据进行分级计算卸载，能够快速地完成对智能机器人所处场景的建模任务，对提高智能机器人执行任务的性能意义重大。
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公开(公告)号：CN114393965A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210177800.5
申请日：2022-02-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种自动折叠的陆空两栖多模态运载装置，所述装置为上下层结构，包括飞行机构、地面行驶机构和电子模块；其中，所述飞行机构，设置在上层，用于在电子模块控制下负责所述装置的垂直起降、定点悬停和空中飞行；所述地面行驶机构，设置在下层，用于在电子模块控制下负责所述装置的地面行驶；所述电子模块，用于根据遥控器的控制信息控制所述装置进行地面行驶或空中飞行并自主规划路径，还用于将装置整体信息回传至地面。本发明将旋翼无人机和地面行驶的轮式机构整合形成上下一体，使整个运载平台同时具有了垂直起降、定点悬停、翻越垂直障碍、静默靠近等多种运载平台才拥有的多种功能，并具有主动避障、自动返航等相应功能。
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公开(公告)号：CN113569774B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110879932.8
申请日：2021-08-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于持续学习的语义分割方法及系统，所述方法包括：通过车载单目相机实时采集路面的RGB图像；基于RGB图像识别当前场景的类型，基于场景的类型，获取其对应的最优骨架模型；将实时采集到的RGB图像输入所述最优骨架模型，输出目标检测结果。本发明的方法提高了现有目标检测的骨架模型在复杂多场景下的平均性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113111192B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110466006.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 提供了智能体基于视觉信息主动构建环境场景图谱方法、环境探索方法和智能设备，方法包括：采集训练模型所需环境场景图像及对应的环境场景图谱数据集；采集训练模型所需智能体探索环境路径；采用环境场景图像及对应的环境场景图谱数据集和采集的智能体探索环境路径训练主动探索模型；基于训练好的主动探索模型生成动作，智能体采用所生成的动作探索环境，探索过程中，获得3D语义点云数据，然后利用3D语义点云数据构建环境场景图谱。本发明可以克服以往传统计算机视觉任务只能对环境进行被动感知的局限性，利用智能体的主动探索特性，将感知能力与运动能力结合起来以实现主动感知，主动探索环境，主动构建环境的场景图谱，应用于多种视觉任务。
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公开(公告)号：CN112873211B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110206075.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于机器人主动视觉感知、语言交互、雷达避障以及深度学习技术领域，尤其涉及一种机器人人机交互方法。本方法拍摄环境的RGB图像与深度图，并探测障碍物信息获取激光雷达数组，对获取数据进行归一化处理，构建人机交互中的问题编码网络将问题进行编码；构建图像特征提取网络，将RGB图像与深度图像信息提取成为一个特征矩阵，将激光雷达数据、问题编码和特征矩阵进行拼接得到特征融合矩阵；采用卷积网络获取数据融合矩阵作为周边环境的数据融合矩阵；训练一个循环神经网络作为导航器，将数据融合矩阵作为输入，输出导航结果，控制机器人运动方向。本方法实现了机器人自我导航，自我探索，人机交互等功能，提升机器人的智能性。
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公开(公告)号：CN112818463B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110081611.3
申请日：2021-01-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种多模态陆空两栖车辆平台仿真系统，涉及陆空两栖车辆技术领域，以解决现有技术中没有一个仿真系统既可以对陆空两栖车辆的飞行过程仿真，同时也对路面行驶过程进行仿真的问题。所述多模态陆空两栖车辆平台仿真系统包括：仿真平台以及与仿真平台通信的运动控制器。仿真平台包括仿真环境以及位于仿真环境内的陆空两栖车辆。陆空两栖车辆的描述模型包括耦合的飞行动力学模型和车辆动力学模型。运动控制器用于根据运动指令向仿真平台发送控制指令，仿真平台用于根据控制指令控制陆空两栖车辆在仿真环境内运行。运动控制器还用于采集仿真平台的感知信息，根据感知信息更新控制指令。感知信息包括仿真环境的状态和陆空两栖车辆的状态。
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公开(公告)号：CN113511040B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111077294.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于无人运载技术领域，具体是一种陆空两栖多模态运载平台，所述运载平台包括上层板、中层板和下层板；所述下层板的下表面设置地面行驶装置，下层板的上表面设置中层支架和俯仰协调机构；所述中层支架上设置俯仰开合件，俯仰开合件一面固定在中层支架顶部，另一面固定在中层板的下表面；所述俯仰协调机构一端固定在下层板的上表面，另一端固定在中层板的下表面；所述中层板的上表面两端对称设置齿轮箱，齿轮箱上设置上层板，上层板上设置四个机臂折叠转台，齿轮箱的两端分别连接驱动机臂折叠转台，机臂折叠转台通过机架连接机臂，机臂的远端设置旋翼。该发明可以提高面对应用场景变化的灵活性与适应性、执行任务的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN112835037B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202011595732.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G01S13/89 , G01S13/931 , G01C11/00 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉与毫米波融合的全天候目标检测方法，所述方法包括：使用车载相机和毫米波雷达两种传感器，同时采集连续的图像数据和点云数据；对图像数据和点云数据进行预处理；使用预先建立的融合模型对预处理后图像数据和点云数据进行融合，输出融合后的特征图；将融合后的特征图输入YOLOv5的检测网络进行检测，采用非极大值抑制输出目标检测结果。本发明的方法充分将毫米波雷达回波强度、距离信息和车载相机图像进行融合，通过分析毫米波雷达点云不同的特征，用不同的特征提取结构和方式与图像信息进行融合，使两种传感器数据优势互补，提升了车辆在复杂道路场景下的感知能力，提高了目标检测的准确性。
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