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公开(公告)号：CN111679286B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010398874.2
申请日：2020-05-12
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于硬件加速的激光定位系统及芯片，该激光定位系统的外围接口分别与地图数据存储介质和CPU存在电性连接关系，该激光定位系统包括读写控制器、AHB总线解析模块、命令参数配置模块、定位修正寄存器、地图匹配判断模块和坐标位置运算模块，与现有技术相比，该激光定位系统在定位修正寄存器内部配置一种支持软件算法调整配置的位置修正数值，使得坐标位置运算模块累加运算获得的目标点的修正坐标值能够适应不同的工作环境，也让激光定位系统处理坐标位置更为灵活，满足在不同的处理场景中的大批量激光点云数据处理，既能保证系统的稳定性，又保证定位目标点的灵活性。
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公开(公告)号：CN120047538A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311578022.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于镜头畸变的相机自适应标定方法，包括：对相机采集的图像进行拟合处理，得到拟合评估值；其中，拟合评估值用于反映镜头的畸变情况；镜头是装配在相机中；基于拟合评估值选择匹配的标定模型，再使用匹配的标定模型对相机进行标定，以计算出相机内参。本申请基于不同镜头畸变来自适应地选择标定模型进行相机标定计算，得到与当前标定的相机相匹配的内参，从而在对畸变比较小和畸变比较大的鱼眼镜头进行校正的情况下自动选择匹配的标定模型对相机进行标定，减少因镜头型号（畸变）变化而出现建模错误的问题，提高对不同类型相机镜头校正的适应性和内参计算的准确性。
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公开(公告)号：CN120043739A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311578093.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本申请公开镜头畸变检测方法及畸变检测装置，镜头畸变检测方法包括：步骤A、控制相机拍摄标靶的图像，获得待标定图像；然后执行步骤B；步骤B、从所述待标定图像中选择一组待拟合角点，再对一组待拟合角点进行拟合处理，得到畸变评估值；然后执行步骤C；步骤C、基于畸变评估值检测镜头的畸变情况，以区分出不同镜头。综上，提高不同镜头的畸变检测精度。
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公开(公告)号：CN119904832A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202311407250.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于像素区间的障碍物检测方法、芯片和机器人，障碍物检测方法包括：步骤A、机器人控制线激光模组发射激光线，再通过线激光模组采集激光图像；其中，线激光模组预先存储地面线基准位置点；然后执行步骤B；步骤B、在线激光模组采集的激光图像中，以地面线基准位置点为搜索中心，沿着同一列提取出三个待判断像素区间；然后执行步骤C；步骤C、基于所述三个待判断像素区间之间的灰度差异判断激光图像反映的环境中是否存在障碍物；从而在不完整搜索单列像素点的情况下实现对障碍物的检测，提高检测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119309488A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310856814.4
申请日：2023-07-13
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G01B11/00
Abstract: 本申请公开线激光传感器的外参标定方法、标定装置及标定系统，所述外参标定方法包括：步骤A、基于相机从竖直标定板的表面采集的标靶图像计算偏航角对应的旋转矩阵、俯仰角对应的旋转矩阵与翻滚角对应的旋转矩阵，再通过偏航角对应的旋转矩阵、俯仰角对应的旋转矩阵与翻滚角对应的旋转矩阵来计算出第一组合旋转矩阵；步骤B、基于第一组合旋转矩阵对线激光发射器向水平标定板发射形成的线激光点集进行坐标变换得到第一水平标定点集，再利用该第一水平标定点集计算出优化翻滚角；步骤C、利用优化翻滚角对第一水平标定点集进行坐标变换得到第二水平标定点集，再将第二水平标定点集的平均高度标记为线激光传感器的标定外参。
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公开(公告)号：CN119022825A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202310605693.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本申请公开一种结构光模组的标定方法、芯片及标定装置，该标定方法包括以下：步骤1、设置标定板、结构光发射器和相机的位置；步骤2、控制结构光发射器发射结构光，投射到标定板上并形成光条，同时控制相机采集标定板图像；并控制标定板相对于结构光模组发生位移，使相机获得不同距离处的标定板图像；步骤3、基于小孔成像原理下所构建的结构光测距关系式，以及不同距离处的标定板图像，计算出构建该结构光测距关系式所需的建模参数。从而提高对结构光模组的标定效率。
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公开(公告)号：CN112415998B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011159235.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于TOF摄像头的障碍物分类避障控制系统，该障碍物分类避障控制系统采用TOF摄像头获取的障碍物尺寸信息、位置信息和亮度信息，有效地归类识别出室内环境下的是否应该跨越以及是否应该碰撞的障碍物，并依据识别出的障碍物的类型特征及其尺寸大小信息及时触发碰撞警告信号，以推进移动机器人在移动至相应的障碍物之前规划出可通行区域，比现有技术的障碍物归类处理方法更适应于规划出室内实际活动环境下的无障碍物可通行区域，保证避障路径的有效性，尽可能地做到无碰撞移动。相对于现有技术采用多个摄像头或多线的激光头，以及执行过多的图像特征点拟合分类训练大大，降低了生产成本，提高机器人的避障动作的实时性。
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公开(公告)号：CN112363513B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011340692.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D105/10
Abstract: 本发明公开一种基于深度信息的障碍物分类避障控制方法，包括：步骤1、结合TOF摄像头采集到的目标障碍物的深度信息和TOF摄像头的内外参数，计算获取目标障碍物的纵向高度信息，并基于数据稳定度统计算法将目标障碍物进行识别分类；步骤2、根据前述的分类结果及其对应类型下的目标障碍物的纵向高度信息，决策机器人的减速避障方式或减速绕障方式；其中，所述障碍物分类避障控制方法的执行主体是机身前端装配有TOF摄像头和红外传感器的机器人，目标障碍物是在TOF摄像头当前的视场区域内；其中，机器人当前的行走模式包括弓字形行走和全局沿边行走，适应机器人在各种工作模式下无碰撞少碰撞行走，降低障碍物的干扰。
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公开(公告)号：CN112347876B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011158065.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于TOF摄像头的障碍物识别方法、清洁机器人，该障碍物识别方法包括：控制移动机器人的TOF摄像头采集其探测视角范围内的一目标障碍物的深度图像，再根据这个目标障碍物的深度图像计算出这个目标障碍物深度信息及其尺寸大小，再选择性地结合TOF摄像头实时输出的与目标障碍物相匹配的亮度图像数据，识别出目标障碍物的类型；其中，TOF摄像头设置在移动机器人的机体前方，用于探测移动机器人的前进方向上的目标障碍物；其中，所述目标障碍物的尺寸大小包括所述目标障碍物的轮廓线的高度信息。比现有技术的障碍物归类处理方法更适应于规划出室内实际活动环境下的无障碍物可通行区域，减轻机器人识别障碍物的运行负载。
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