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公开(公告)号：CN110930458A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911006065.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种简易的Nao机器人摄像头外参数标定方法，该方法包括以下步骤：标定初始化步骤：将包含二维码的标定板相对于机器人的位置固定放置，标定二维码相对于机器人的坐标，并基于二维码ID值保存；数据采集步骤：通过摄像头采集二维码的图像，保存每个图像的二维码ID值、摄像头信息和关节信息；投影变换步骤：基于二维码ID值，通过摄像头信息和关节信息构建投影变换参数，将每个二维码坐标投影到采集的包含该二维码的图像平面中；优化计算步骤：构建误差函数，对投影变换参数进行优化；标定结果获取步骤：评估优化后的投影变换参数，标定摄像头外参数；二维码为ArUco二维码。与现有技术相比，本发明具有标定效率高、准确度高、可靠性高、易于操作等优点。
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公开(公告)号：CN110910311A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911045839.6
申请日：2019-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于二维码的多路环视相机自动拼接方法，包括以下步骤：1)获取各环视相机采集的带有二维码标签的图像，每个图像中的所述二维码标签包括一个大标签和两个小标签；2)对所述图像进行去畸变处理；3)计算所述图像中所述大标签的姿态单应矩阵，根据所述姿态单应矩阵获得鸟瞰图；4)基于两个所述鸟瞰图中的同一个小标签的位置关系实现多路环视相机的图像拼接。与现有技术相比，本发明具有灵活度高、全自动化、支持多路相机拼接等优点。
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公开(公告)号：CN109895103A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910053737.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/22
Abstract: 本发明涉及一种基于GA-PSO算法的示教再现轨迹优化方法，包括以下步骤：1)进行直接示教时，根据设定的采样周期对机器人的轨迹进行下采样，实时记录机器人各关节的角度值；2)采用GA-PSO算法作为优化算法，获取最优的轨迹点时间间隔序列；3)根据优化后时间间隔序列和对应的采样轨迹点进行三次样条插值，得到优化后的示教轨迹；4)在进行示教轨迹再现时，将优化后的示教轨迹根据控制周期进行离散化，发送给机器人控制器，完整再现整个示教轨迹。与现有技术相比，本发明具有去除冗余轨迹信息、平稳运行、无停顿和突然加速等优点。
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公开(公告)号：CN109741405A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910054459.2
申请日：2019-01-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于对偶结构光RGB-D相机的深度信息采集系统，包括：对偶结构光RGB-D相机结构：包括呈180度对称设置的两个结构光RGB-D子相机；RGB-D相机标定模块：用以根据非对称标定板实现结构光RGB-D相机内参和畸变参数以及彩色相机与深度相机之间的外参标定；多源深度信息获取模块：通过异步方式获得两个子相机的两张原始深度图像，同时利用两个相机获取的彩色图像构成双目生成第三张深度图；多源深度信息处理模块：用以实现三张深度图与彩色图像的对齐，将三张深度图进行融合，并将对齐的彩色图像和融合后的深度图像作为最终系统的输出。与现有技术相比，本发明具有参数标定、解决深度信息缺失空洞、提升深度数据的质量、实时性高等优点。
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公开(公告)号：CN109445444A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811592363.3
申请日：2018-12-25
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种障碍物集中环境下的机器人路径生成方法，该方法首先使用RRT算法进行路径搜索；当随机点无效时，区别于传统RRT算法直接舍弃该点，而进行进一步判断；若该随机点与目标点连线上的最长有效距离小于阈值则转换成A*算法进行搜索至结束，否则继续进行RRT算法搜索，并重复上述判断；最终路径由RRT搜索所得路径和A*搜索所得路径组成。与现有技术相比，本发明在障碍物集中环境下将A*与RRT算法的优势相结合，克服各自的短板，使得整个规划算法具有效率高、搜索时间短等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109242283A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810970176.8
申请日：2018-08-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊层次分析法的超高层建筑火灾动态风险评估方法，该方法维护一基于消防物联网的动态风险评估体系，采用层次分析法与模糊数学理论相结合的方式获得所述动态风险评估体系中各指标的实时权重，基于实时采集数据和实时权重获得超高层建筑火灾动态风险评估结果。与现有技术相比，本发明具有准确性高、复杂度低、通用性强等优点，使火灾自动风险预测成为可能，进而为预防及控制火灾的发生提供科学依据，减少在预防火灾时的主观性和盲目性。
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公开(公告)号：CN108469732A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810204965.0
申请日：2018-03-13
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于DMP的机器人工作空间适应性行走控制系统及方法，所述控制系统包括：DMP质心轨迹生成器，根据规划目标和反馈信息，基于DMP训练生成仿人机器人的质心轨迹；DMP脚掌轨迹生成器，根据规划目标和反馈信息，基于DMP训练生成仿人机器人的脚掌轨迹；关节映射模块，对所述质心轨迹和脚掌轨迹，进行逆运动学计算，利用运动引擎，将工作空间的适应性映射到关节空间，实现仿人机器人的适应性行走控制；所述DMP质心轨迹生成器和DMP脚掌轨迹生成器基于机器人工作空间的示例轨迹训练学习获得。与现有技术相比，本发明具有实时调节步态和身体姿态、增强仿人机器人行走的环境适应性等优点。
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公开(公告)号：CN103203746B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210378285.3
申请日：2012-09-29
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种两足机器人CPG控制网络拓扑结构构建方法，包括以下步骤：将CPG控制网络分为用于控制髋关节的身体控制网络（body network）部分和用于控制腿部关节的腿部控制网络（leg network）部分，实现了两足机器人在行走过程中左右腿关节控制信号的对称性和左右腿的合理相位关系控制；对CPG控制网络内神经元单元之间的耦合连接方式进行优化，降低CPG控制网络的复杂度；对CPG控制网络进行参数整定，构建出最优网络拓扑结构。与现有技术相比，本发明具有复杂度低、控制网络结构合理等优点。
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公开(公告)号：CN103116354B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310037551.0
申请日：2013-01-30
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种双足机器人实时步态轨迹生成方法，包括以下步骤：利用四个振荡神经元单元全向耦合，组成可以输出四路具有可调相位关系的振荡信号的振荡网络，并设计映射函数，在线生成双足机器人的脚掌轨迹；利用三个振荡神经元单元组成重心轨迹生成器，在线生成机器人的三维重心轨迹；利用传感器检测环境信息，建立反馈回路，对脚掌轨迹和重心轨迹进行实时调节，得到具有环境适应性的步态轨迹；对控制系统参数采用多目标进化算法进行优化，得到最优步态轨迹。与现有技术相比，本发明充分利用了振荡神经元网络丰富的动态特性以及能耦合行走环境反馈信息的特性，使在线生成的步态轨迹具有一定行走环境适应性。
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公开(公告)号：CN104345735A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410521894.9
申请日：2014-09-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于落脚点补偿器的机器人行走控制方法，包括以下步骤：1)建立机器人的约束动力学模型；2)根据约束动力学模型设计约束动力学模型落脚点补偿器；3)建立异方差稀疏高斯过程回归模型，实现落脚点补偿器输入到输出的映射计算；4)局部更新异方差稀疏高斯过程模型；5)建立基于异方差稀疏高斯过程模型落脚点补偿器；6)根据基于异方差稀疏高斯过程模型落脚点补偿器对机器人行走进行预测控制。与现有技术相比，本发明具有预测准确，学习速度快等优点。
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