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公开(公告)号:CN112837356B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202110165409.9
申请日:2021-02-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于WGAN的无监督多视角三维点云联合配准方法包括如下步骤:步骤S1、获取不同视角的点云;步骤S1、对所有视角的点云进行下采样;步骤S3、从标准模型中采样;步骤S4、对多视角点云联合配准WGAN的生成器网络进行训练;步骤S5、对多视角点云联合配准WGAN的判别器网络进行训练;步骤S6、判断是否终止训练:设定生成器和判别器训练的次数均为M次,若达到M次则终止训练,若未达到M次则回到步骤S4。本发明设计了一种多视角点云配准网络生成点云模型,相较于传统的配准方法,具有对初始化更强的鲁棒性,有利于在生产线上实时运行,既不存在视角偏置,也不存在累计误差。
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公开(公告)号:CN117921675A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410214611.X
申请日:2024-02-27
Applicant: 湖南大学 , 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种空中接触作业机器人的鲁棒控制方法,包括:构建接触式作业的空中作业机器人的接触动力学模型;构建基于图像矩的视觉伺服控制器;构建视觉阻抗控制器,进而视觉阻抗控制器基于跟踪的接触力与期望接触力的误差输出向量,进而得到期望图像矩;视觉伺服控制器基于期望图像矩以及实际接触力输出空中作业机器人产生的广义控制力;基于广义控制力以及空中作业机器人的期望旋转矩阵,引入姿态控制器计算得到空中作业机器人产生的广义力矩;基于广义控制力以及广义力矩控制空中作业机器人作业。利用本发明该控制方法有效提升机器人的作业稳定性、还可以在一些室外GPS信号弱或者信号缺失的地方进行接触式作业。
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公开(公告)号:CN117454672B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311776355.5
申请日:2023-12-22
IPC: G06F30/20 , G06T7/30 , G06T17/20 , G06F30/17 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于曲面装配约束的机器人作业余量计算方法,获得机身点云X与蒙皮点云Y;基于装配飞机机身点云X提取待装配边界序列点云E;将待装配边界序列点云E与待装配蒙皮点云Y进行最小余量匹配,搜索最近邻匹配对,建立最小余量方差约束的优化误差方程;根据机身点云X建立蒙皮微形变方程,在局部形变上限约束下,联合优化可微点云匹配方程;利用可微匹配方程的梯度方程和海瑟矩阵计算下一步优化方向的旋转矩阵及平移向量;计算优化后的误差,若小于预设误差阈值或者迭代次数大于预设迭代次数总数则输出结果,得到当前匹配后的边界,供给铣削作业机器人去除加工余量,得到最终装配曲面。改善了装配工序,计算高效,具有极高的可用性。
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公开(公告)号:CN117566111A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202410063625.6
申请日:2024-01-17
Applicant: 湖南大学
IPC: B64D47/00 , B64U10/16 , B64U20/87 , B64U101/26 , B64U101/30
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂环境的全向接触式作业空中机器人,包括旋翼无人机以及通过翻转架搭载在旋翼无人机上的作业杆;翻转架包括翻转环和固定内环,固定内环与旋翼无人机固定,翻转环套在固定内环外周并与固定内环之间转动装配,翻转环通过传动机构与相对旋翼无人机固定的驱动部件连接;作业杆与翻转环固定连接并从翻转环外周侧面伸出,末端设有末端作业机构,翻转环在远离作业杆一侧的外圈设置电池,作为作业杆翻转摆动过程中的配重。本发明提供的一种全方向空中作业机器人解决了现有旋翼无人机对空中接触式探测与维护任务存在的不足,具有结构紧凑、控制灵活,能够对复杂设施环境进行远程接触式检测,且具有较高抗干扰能力。
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公开(公告)号:CN117541809A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311394646.8
申请日:2023-10-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/44 , G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于点云同名点对应的三维测量特征提取方法,搭建三维测量特征提取网络模型,该模型包括源点云数据采集模块、目标点云数据采集模块、点云匹配模块和最优传输模块,源点云数据采集模块对设计模型进行采样得到源点云,目标点云数据采集模块对目标物体进行数据采集得到目标点云,分别对源点云和目标点云进行预处理,点云匹配模块接收预处理后的源点云和目标点云并处理,得到匹配概率回归矩阵,最优传输模块接收匹配概率矩阵并分离出矩阵中的非对应点,得到最终匹配概率矩阵,根据最终匹配概率矩阵在目标物体上找到对应的点集作为目标物体的三维测量特征。该方法能够提高测量特征提取的准确性和鲁棒性、具备较高的实时性能。
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公开(公告)号:CN109389625B
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN201811169910.7
申请日:2018-10-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度描述子筛除误匹配的三维图像配准方法,该方法通过构造一种新型的多尺度描述子,更好的描述对应关键点的特征,并初步获得对应匹配点;并以此为特征遍历待配准点云中与之有相似多尺度描述子的点云集,极大的提高了点云粗配准的运行效率,减小了计算机的计算量,为点云配准带来了极大的便利;该方法能够在更短的时间里获得更加准确的配准效果,且鲁棒性更好,适用于存在噪声、结构复杂、对配准要求高的精密测量领域。
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公开(公告)号:CN111028238A
公开(公告)日:2020-04-17
申请号:CN201911297669.0
申请日:2019-12-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器人视觉的复杂异形曲面三维分割方法及系统,在通过三维激光相机获取到异形曲面工件的点云数据后,首先基于直通滤波的方法对点云数据进行工作范围内的点云预处理,剔除大量无关背景点云,然后采取体素网格下采样的方法对剩余点云做稀疏化处理从而进一步加快点云分割的速率,最后基于KPConv的方法对包含了机械手末端的曲面点云做实例分割,在Kernel Points点云卷积核的基础上设计了一种局部依赖于点与点之间几何特征关系的新卷积方法,增强了局部点特征提取能力,综合KPConv的可变形卷积核与局部点云特征提取能力,具有效率和准确度高,且分割效果好的优点。
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公开(公告)号:CN119850623A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510330876.0
申请日:2025-03-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及航空检测技术领域,公开一种飞机壁板缺陷检测方法、模型训练方法及相关设备。该训练方法包括:获取拍摄飞机壁板得到的样本图像;将样本图像输入预训练的教师模型和待训练的学生模型,得到第一特征图集、第二特征图集和目标预测结果;依据第一特征图集和第二特征图集两者的特征图的局部偏差和全局偏差,得到知识蒸馏损失信息;依据第一特征图集和第二特征图集两者的特征图,得到对抗损失信息;依据目标预测结果,得到预测损失信息;依据知识蒸馏损失信息、对抗损失信息和预测损失信息,调整学生模型的网络参数。本申请实施例可以在有限的硬件条件下提升飞机壁板缺陷检测的精度。
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公开(公告)号:CN119291714B
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411803687.2
申请日:2024-12-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/89 , G06V10/25 , G06N3/084 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/64
Abstract: 本发明公开了一种大型装配场景的多传感器在线三维检测方法及装置,通过多个非重复式扫描激光雷达与嵌入式平台相连接,从不同的角度进行扫描,并对不同角度的点云数据进行预处理以实现多传感器非重复式扫描点云数据的坐标系统一与拼接融合,采集整个大型装配场景的点云数据并制作数据集。构建大型装配场景检测模型用于处理大型装配场景下的目标检测任务,通过训练、测试以及离线可视化验证,获得训练好的最佳模型。基于训练好的模型对实时的大型装配场景点云数据进行快速推理,实现大型装配场景中移动机器人等的高精度实时化的在线检测。解放了人力资源,提升了装配效率。
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公开(公告)号:CN118848998B
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411347391.4
申请日:2024-09-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯交互基元的双臂机器人技能学习方法,搭建双臂机器人技能学习平台,以控制双臂机器人和采集数据;通过遥操作对双臂机器人进行示教,采集专家示教数据;建立贝叶斯交互基元学习框架,使用基函数拟合示教轨迹;通过多传感器获取当前状态的多模态数据,采用序列对齐和动态捕捉的方法进行时空推理,得到当前状态的相位,贝叶斯交互基元根据当前相位输出双臂机器人未来动作序列的后验分布;每个时间步都根据当前和历史输出的动作序列的相应动作进行加权平均后执行,直到完成相位估计任务。技能学习效率高、示教方式简单易行、技能学习效果优异,有效解决了双臂机器人技能发育慢、双臂操作协同性差、操作流畅性低的问题。
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