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公开(公告)号：CN110379011B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910575024.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进三次B样条曲线的水下地形点云孔洞修补方法。首先将水下地形点云按固定间隔均匀切片，并沿坐标系投影到二维平面上，通过改进的三次B样条曲线进行拟合，具体为通过三点共线的补点方式使得拟合后的曲线通过原有型值点，然后对于原始投影点列中间隔较大的相邻点区域，再次使用改进的三次B样条曲线进行拟合，解决了点列稀疏的问题，最后将拟合后的点列还原到三维空间中，完成了对点云孔洞的修补。相比传统的三次B样条曲线方法，本发明能够很好地考虑到点云切片的局部性特征以及点云整体的均匀性和连续性，紧密结合了等间隔测深采样的特点，在有效修补水下地形点云孔洞的同时最大限度地还原了原始的水下地形起伏情况。
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公开(公告)号：CN109916406B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910024119.5
申请日：2019-01-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机群环绕目标的定位方法，通过无人机对目标观测所得的方位角和俯仰角，构建以方位角和俯仰角的正余弦值为参数的线性矩阵方程，利用最小二乘法求解获得目标位置。与过去以测量角度的正切值为参数的侧向交叉定位算法相比，本发明提出的方法有效减小了矩阵方程系数矩阵的条件数，不仅防止了无人机环绕目标定位时可能出现的病态问题，还进一步提高了环绕区域内目标的定位精度。
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公开(公告)号：CN110379011A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910575024.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进三次B样条曲线的水下地形点云孔洞修补方法。首先将水下地形点云按固定间隔均匀切片，并沿坐标系投影到二维平面上，通过改进的三次B样条曲线进行拟合，具体为通过三点共线的补点方式使得拟合后的曲线通过原有型值点，然后对于原始投影点列中间隔较大的相邻点区域，再次使用改进的三次B样条曲线进行拟合，解决了点列稀疏的问题，最后将拟合后的点列还原到三维空间中，完成了对点云孔洞的修补。相比传统的三次B样条曲线方法，本发明能够很好地考虑到点云切片的局部性特征以及点云整体的均匀性和连续性，紧密结合了等间隔测深采样的特点，在有效修补水下地形点云孔洞的同时最大限度地还原了原始的水下地形起伏情况。
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公开(公告)号：CN109886305A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910063618.5
申请日：2019-01-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于GM-PHD滤波的多传感器非顺序量测异步融合方法，可用于解决杂波环境下基于雷达、声呐等多传感器异步非顺序量测的多目标跟踪问题。本发明采取了集中式特征级融合策略，融合中心对实时接收到的量测进行判断，针对顺序量测和到达滞后量测两种异步量测分别设计了基于GM-PHD滤波器的融合算法。特别的对于到达滞后量测，本发明合理改进了GM-PHD滤波器，解决了随机集框架下的反向状态预测及负时间量测更新问题，实现了目标状态的二次估计。本发明借助随机集理论的优势，避免了异步融合问题中复杂的数据关联问题，方法结构简单，易于实现的迭代更新，对于解决实际的多传感器多目标目标跟踪问题具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN109839110A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910019372.1
申请日：2019-01-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于快速随机搜索树的多目标点路径规划的方法，属于机器人路径规划领域。本发明方法使用两层树的结构。底层树由多个目标点延伸出的多棵树组成，每棵树拥有一个由周围环境决定的权重，并且每棵树使用快速随机搜索树算法对自由空间进行探索。当两棵树足够近时产生一条有效的无碰撞路径，该有效路径及构成该有效路径的节点将会传递给顶层树。顶层树对这些路径和节点使用改进的最小生成树算法进行重新规划的工作，最终获得能够遍历多个目标点的最短路径。本发明中提供的多目标点路径规划方法能有效地在各种障碍物环境中运行，并且计算速度快，移动机器人能够对该路径直接进行导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647687A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810366154.0
申请日：2018-04-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平移相减法的织物组织自动识别方法，属于图像识别领域。本发明提供了一种计算织物组织循环大小的平移相减算法(Translational Subtraction Algorithm，TSA)，并提供了一种基于TSA算法的织物组织有效识别方法。该方法结合织物图像不同方向的TSA算法和水平方向的亮度累加法获取织物组织循环宽度和纬线宽度。然后对织物图像进行错位TSA算法，分析错位TSA曲线相位的周期性和大小，可以得到织物组织循环的纱线根数和飞数，最终获得织物图像的组织意匠图。本发明中提供织物组织的自动识别方法能有效识别各种类型的织物组织，对织物图像光照、纹理和倾斜等干扰因素具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117669228A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311688851.5
申请日：2023-12-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , D04C1/06 , D04C1/02 , G06F113/12
Abstract: 本发明涉及一种考虑纱线接触的环形编织任意芯轴卷取速度计算方法；该方法通过对芯轴进行分段处理，划分为若干个饼状结构，分别对每一段芯轴进行编织所需要的卷取速度进行求解。包括：首先通过对会聚区内纱线间相互作用的力学分析，根据预期编织角求出理想运动学模型下的等效编织角；再通过对环形编织过程的运动学分析，根据等效编织角求出相应的芯轴卷取速度。本发明能够在考虑纱线接触的基础上针对环形编织中任意截面的芯轴进行卷取速度反解，使环形编织产品的实际编织角接近预期目标。
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公开(公告)号：CN117454661A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311547010.2
申请日：2023-11-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F30/10 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种考虑暂态过程的环形编织芯轴牵引轨迹求解方法和装置，包括确定芯轴的三维模型，提取芯轴的中心线以及形状、尺寸参数；根据提取得到的芯轴参数数据以及织物的目标几何结构，计算编织过程中各个阶段的收敛区状态；根据收敛区状态以及织物的目标几何结构，计算给定编织机转速条件下，编织过程中各个阶段的编织行进速度；根据芯轴形状、收敛区状态以及编织行进速度，生成芯轴牵引轨迹。本发明通过对编织暂态过程进行分析，建立了编织工艺参数、收敛区状态以及织物几何结构三者之间的关系，并将其用于芯轴牵引轨迹的求解，使得求解得到的芯轴牵引轨迹更加精确，有利于提高编织品质。
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公开(公告)号：CN112936304B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110144204.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种自演进式服务机器人系统及其学习方法，属于智能机器人技术领域。当配备有一个根据其生产厂商预定义的训练数据集训练而来的起始本地模型的服务机器人，在进入某一特定用户的家居环境之后，需要学习一些在用户家居环境中新出现的类别时，可以请求用户给出这些新类别数据的人工标注，并使用这些带人工标注的新类别数据，通过连续学习逐渐完善自身存在缺陷的起始本地模型。参考人类在学习新知识时通常会在同一时间段内学习全部新课程相关知识的这一学习习惯，机器人在进行连续学习时的最佳学习方法为，在某一时间段内学习所有新类别对应的一小部分数据。本发明具有贴近服务机器人的实际应用场景，平衡学习的时效性和效果的特点。
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公开(公告)号：CN110378354B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910521619.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组织滤波算法的提花织物图片颜色提取方法，本方法首先利用双边滤波算法平滑提花织物图片噪声得到预处理后图片；其次统计预处理后图片的区域梯度信息；再利用非极大值抑制算法得到织物图案边缘轮廓图；然后将织物边缘轮廓图作为组织滤波算法的引导图，通过多次迭代平滑织物组织结构；最后利用密度峰聚类算法对处理后的提花织物图片进行颜色聚类，得到颜色提取结果。通过上述方式，本发明能够消除提花织物表面组织结构对颜色提取结果的干扰，使得最终提取结果更加准确。
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