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公开(公告)号：CN117484528A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311426697.4
申请日：2023-10-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于非线性广义不确定机械臂系统的传感器故障估计方法，步骤为：建立刚体机械臂动力学模型；将刚体机械臂动力学模型转化为状态空间模型；将状态空间模型进行扩展变换得到增广系统；根据增广系统设计增广状态观测器；由增广状态观测器生成的残差信息来设计故障估计策略；根据有无干扰的情况完成机械臂传感器故障估计任务。本发明使机械臂传感器误差系统在有限时间内有界稳定，并考虑到系统中的干扰项，分两种情况给出了适合的估计误差系统渐近稳定的方法，因此可以对机械臂系统中的传感器故障进行渐近估计。因此，本发明具有一定的可靠性和实用性。
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公开(公告)号：CN117288177A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311242697.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01C21/00 , G06V10/762 , G01C21/16 , G01S17/89 , G01S17/86
Abstract: 针对激光SLAM是基于静态假设完成的，在含有动态障碍物的环境下建图会产生大量的动态残影，导致建图和定位精度下降的问题，本发明公开了一种解决动态残影的激光SLAM方法。所述方法包括：首先对激光雷达获取的点云数据进行栅格划分；然后分离地面点并通过聚类非地面点剔除噪声，利用IMU信息和点云信息判断初始位姿，如果IMU初始化失败则运行激光里程计模式；最后引入生长高度描述子，获取疑似的动态残影区域，利用时空约束，将获取的动态残影剔除。本发明通过聚类剔除噪声，引入生长高度描述子与时空约束剔除动态残影，提高了建图与定位精度，解决了动态障碍物对建图的影响。
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公开(公告)号：CN117152716A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311174928.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种考虑方向入口线和辅助标记点的停车位检测方法，旨在通过图注意力机制将方向入口线和辅助标记点相结合以提高停车位检测的鲁棒性和简易性。首先选择合适的数据集制作训练样本和测试样本；其次，将训练样本输入到卷积网络中提取深度特征，将深度特征输入到方向入口线检测器和辅助标记点检测器，综合考虑两者的结果，获取每个标记点的坐标以及相对坐标特征，经过双线性插值、特征融合获取每个标记点的融合特征；然后通过图注意力机制获取包含所有标记点信息的注意力加权特征；最后将重要标记点的注意力加权特征拼接输入到停车位鉴别网络，判断其能否形成合理的停车位。本发明可以使模型快速、鲁棒地检测出各种类型的停车位。
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公开(公告)号：CN116524026A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505675.0
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/579 , G06T7/254 , G06V10/26 , G06T7/246 , G06T7/33 , G06T7/37 , G06T7/13 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于频域和语义的动态SLAM方法，完成在高动态与复杂光照环境中的定位与建图任务。首先，为精确获得物体的运动区域，采用傅里叶梅林算法在频域对图像进行配准以补偿相机运动，随后应用帧间差分算法获得图像的运动掩膜。同时，图像通过短时密集连接(STDC)网络进行语义分割得到潜在运动物体掩膜。将运动掩膜与物体掩膜相结合，获得最终的物体运动区域，对落在该区域的特征点进行剔除。最后，依据稳定的静态特征点跟踪优化，提升位姿精度。在公开数据集与现实环境中的测试结果表明，本方法在复杂动态场景下具有良好的定位精度与鲁棒性，能够有效的降低运动模糊与光照变化对于运动检测的影响。
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