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公开(公告)号：CN103700117A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310594211.8
申请日：2013-11-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TV-L1变分模型的鲁棒光流场估计方法，首先对输入的图像进行结构纹理分解，建立基于TV-L1的光流计算模型；然后建立图像金字塔，在最低图像分辨率层上用离散化之后的交替迭代的方法计算光流，分别以求的值作为下一层高分辨率层的初值继续计算，直到最高分辨率层，即原始图像分辨率，利用GPU加速该算法以提高算法实时性；最后利用光流误差评价函数计算该算法的误差。本发明利用结构纹理分解方法对输入图像进行处理，将纹理图运用到光流计算中，避免了图像中光照变化产生的阴影对计算造成的影响。利用基于TV-L1变分模型的光流场估计方法，保持图像的分段平滑，提高光流的计算精度和速度。
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公开(公告)号：CN103699124A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310651871.5
申请日：2013-12-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于全向智能轮椅避障的模糊神经网络控制方法。结合基于改进模糊神经网络的避障算法以及策略转换机制，增加状态控制变量解决运动方向在视场角外的避障情况。采用状态控制变量记录使用者在运动过程中的运动状态，尽可能地保证路径规划结果接近用户原来的运动方向，实现全向智能轮椅的自主避障导航。与传统避障算法相比，当面对同样障碍物时，本发明可较好地预测动态障碍物的移动方向及速度，从而快捷地规划出避障路径；本发明提供的避障方法可使轮椅最大程度地按照使用者的意图进行避障路径规划，不仅优化了避障路径，还体现出对使用者的人文关怀。
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公开(公告)号：CN103247058A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310174158.6
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，公开了一种基于误差分布式多层网格的快速光流场计算方法，包括：步骤一，输入图像，构建线性方程Ax=f；步骤二，建立多层图像金字塔；步骤三，进行前优化，消除高频分量；步骤四，进行残差传递，消除低频分量；步骤五，重复步骤三、四，直至残差传递至最粗层；步骤七，从最粗层开始进行误差回传；步骤八，进行细网格误差校正；步骤九，进行后优化迭代，提高解的稳定性；步骤十，重复步骤七～九，直至残差传递至最细层。本发明所述的方法是一种加速方程优化求解的有效方法，高频误差收敛很快，能够显著提高视觉光流场的计算速度，与变分法相比，该方法的收敛速度能够提高到3.5倍以上。
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公开(公告)号：CN109909973B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910324761.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于轮毂电机的独立转向驱动轮，属于驱动轮技术领域。本发明设计的全向移动机器人独立转向驱动轮，轴台固定在轮毂架中央，中空方便轮毂电机走线，在轴台上装有万向轮，减小相对转动时的摩擦。小法兰同轴套在轴台上并固定，中空轴同轴嵌入小法兰内固定。套筒同轴套在轴台上，套筒圆盘与向上万向轮接触。套筒内同轴套有下角接触轴承与上角接触轴承，下角接触轴承与上角接触轴承分别同轴套在中空轴上下两端，上角接触轴承下面与中空轴接触，下角接触轴承上表面与中空轴接触，下表面与小法兰接触。光轴均匀分布并固定在套筒上面，光轴上端嵌入上法兰盘并固定。在行进的过程中通过相连接的减震器较少颠簸与震动，保证了在行进过程中的平稳性。
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公开(公告)号：CN109909973A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910324761.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于轮毂电机的独立转向驱动轮，属于驱动轮技术领域。本发明设计的全向移动机器人独立转向驱动轮，轴台固定在轮毂架中央，中空方便轮毂电机走线，在轴台上装有万向轮，减小相对转动时的摩擦。小法兰同轴套在轴台上并固定，中空轴同轴嵌入小法兰内固定。套筒同轴套在轴台上，套筒圆盘与向上万向轮接触。套筒内同轴套有下角接触轴承与上角接触轴承，下角接触轴承与上角接触轴承分别同轴套在中空轴上下两端，上角接触轴承下面与中空轴接触，下角接触轴承上表面与中空轴接触，下表面与小法兰接触。光轴均匀分布并固定在套筒上面，光轴上端嵌入上法兰盘并固定。在行进的过程中通过相连接的减震器较少颠簸与震动，保证了在行进过程中的平稳性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107450376B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710808641.3
申请日：2017-09-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明公开了一种基于智能移动平台的服务机械臂抓取姿态角计算方法，属于机械臂运动控制领域，尤其涉及机械臂的姿态角分析计算。根据相机确定目标物在相机坐标系中的坐标位置；通过提前标定好的转换矩阵将目标物在相机坐标系中的坐标转换到机械臂坐标系中；通过转换后的目标物的坐标点计算目标物在机械臂坐标系中与机械坐标系中的X轴的夹角θ，通过该夹角θ与机械臂姿态中的三个分量的映射函数关系求得当前机械臂的姿态；将目标物坐标和机械臂末端姿态合成控制机械臂的目标位姿，发送给机械臂，即完成目标物抓取动作。通过目标物与机械臂坐标系X轴的夹角θ来确定姿态角中的各个分量，从而完成机械臂以指定的姿态去抓取目标物。
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公开(公告)号：CN106197421B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610473968.5
申请日：2016-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种用于移动机器人自主探索的前沿目标点生成方法，属于智能移动机器人领域。本方法能够解决移动机器人探索过程中前沿目标点的提取问题。该方法包括：原始激光数据的预处理，检测局部环境前沿，提取当前局部环境的前沿目标点，全局拓扑地图更新，前沿目标点全局更新。本发明针对未知环境下前沿目标点的提取问题，提出一种安全的、可到达的前沿目标点生成方法。该方法利用激光数据提取当前局部环境的前沿目标点，再结合创建的全局拓扑地图和已生成的前沿目标点，对前沿目标点进行全局更新，以保证前沿目标点全局最优。有效地提高了移动机器人自主探索的效率。该方法适用于与室内移动机器人自主探索有关的智能移动机器人领域。
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公开(公告)号：CN108416385A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810184701.3
申请日：2018-03-07
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/6201 , G06K9/4604
Abstract: 本发明提出了一种基于改进图像匹配策略的同时定位与建图的方法。该方法采用改进的ORB特征对图像各个区域进Oriented FAST(Oriented Features from Accelerated Segment Test)角点检测，计算特征点的描述子，之后利用改进的RANSAC算法进行特征匹配及筛选。最后使用PnP(Perspective-n-Point)方法求解机器人的初始位姿，利用得到的初始位姿生成位姿图，然后使用列文伯格-马夸尔特方法对位姿进行更新并利用g2o(General Graphic Optimization,G2O)优化库对位姿进行优化。最终把优化后的位姿以及相对应帧的结合在一起生成点云地图。此方法能够提高误匹配剔除的效率并且能够改善跟踪过程的鲁棒性得到较为准确的地图。
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公开(公告)号：CN104732518B
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201510025810.7
申请日：2015-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于智能机器人地面特征的PTAM改进方法，首先，完成参数校正，这包括参数定义与相机校正；然后利用相机获取当前环境纹理信息，并构建四层高斯图像金字塔，运用FAST角点检测算法提取当前图像中的特征信息，建立角点特征间的数据关联，得到位姿估计模型；在地图的初始绘制阶段，获取两个关键帧将相机架设在移动机器人上；在初始化过程中，移动机器人开始移动，同时相机捕获当前场景中角点信息并建立关联；实现三维稀疏地图的初始化后，更新关键帧并利用极线搜索与块匹配方法建立特征点亚像素精度映射关系，结合位姿估计模型实现相机精确重定位。最后将匹配点投影到空间，完成当前全局环境三维地图创建。
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