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公开(公告)号：CN118603083B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410868969.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及方位测量技术领域，尤其涉及一种基于共视约束的多传感器紧耦合同步定位与建图方法，包括如下步骤：基于特征点的视觉惯性导航位姿估计和基于几何约束的激光雷达惯性导航位姿估计实现分布式前端里程计，用于对视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器进行前端定位；基于关键帧的数据同步方法同步视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器输出数据；基于流形的跨模态约束标准化方法紧耦合视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器的输出数据约束；基于关键帧共视约束的传感器联合优化方法实现后端建图。本发明提供的方法提高了系统的实时性，且提高了定位与建图精度。
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公开(公告)号：CN117742141B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410182833.8
申请日：2024-02-19
Applicant: 南开大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及多智能体系统控制技术领域，提供一种基于控制屏障函数的分布式局部利普希茨算法。该方法包括：基于多智能体网络结构构建拓扑图，根据所述拓扑图构建邻接矩阵；建立多智能体系统待优化的目标函数及所述目标函数的约束条件；基于梯度下降法建立多智能体系统的状态方程，通过所述状态方程及控制屏障函数确定反馈控制输入的取值阈；在所述取值阈内，通过二次规划法计算获得反馈控制输入；基于目标函数的求解结果及反馈控制输入对多智能体系统进行控制。本发明能够求解安全关键的非线性非凸的优化问题，计算过程中每个节点只利用了邻居节点的信息，节约了通信与计算成本，很大程度上提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN117367412A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311667140.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提出了一种融合捆集调整的紧耦合激光惯导里程计与建图方法，通过提取激光点云平面和边缘特征，优化激光雷达里程计与IMU预积分因子，实时更新包括位姿、速度和偏置在内的状态量，实现紧耦合激光惯导里程计，结合本发明提出的利用IMU辅助的自适应体素地图初始化方法，能够在移动机器人实时定位和建图过程中，通过紧耦合多源传感器数据输入，利用高效的后端激光雷达点云BA优化(Bundle Adjustment，捆集调整)策略，提高了机器人定位与建图精度，增强了结构特征缺失和快速运动情形下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116382307B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310654646.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了基于未知连通区域质心的多机器人自主探索方法及系统，涉及多机器人协同自主探索技术领域，所述方法包括：使用维诺图划分即将探索的未知区域，为机器人分配负责探索的维诺图分区；在机器人团队周围和每一个机器人周围分别选择全局探索窗口和局部探索窗口；提取所有探索窗口的未知连通区域；计算未知连通区域的质心；利用设计的无参效用函数的值确定机器人的探索区域。本发明在多机器人协同自主探索过程中，利用基于维诺图的多机器人协同策略以及基于未知连通区域质心引导的探索策略，通过设计的无参效用函数评估质心，提高了多机器人自主探索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948560B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910227611.2
申请日：2019-03-25
Applicant: 南开大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/62 , G06V10/774
Abstract: 一种融合骨骼识别和IFace‑TLD的移动机器人目标跟踪系统，包括通过Kinect传感器获取人体的原始彩色图片和上肢的骨骼图片，分别通过用于在彩色图片上对目标进行跟踪定位的IFace‑TLD单元，以及用于在骨骼图片上对目标进行跟踪定位的骨骼识别单元得到目标所在区域框，并送入图像目标定位单元，图像目标定位单元根据得到的目标所在区域框在原始彩色图片标出目标区域，并将目标区域反馈给IFace‑TLD单元。本发明有效地解决了短序列跟踪问题，不论跟踪序列的长短，都能够对目标人脸实现较好的跟踪。本发明即使是人脸背对着摄像头的情况下，也能够实现稳定的识别效果。不仅实现了基于骨骼识别的在线处理，还提高了跟踪的准确度以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108256463B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810028630.8
申请日：2018-01-10
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于ESN神经网络的移动机器人场景识别方法：从构成场景的图像序列中，提取ORB特征点，再从提取到的ORB特征点中，提取PIRF特征点；对从图像序列中提取的PIRF特征点，使用词袋模型建立词袋码本，使用词袋码本为图像序列中的每幅图像计算编码向量；构建ESN神经网络，以每幅图像的编码向量作为ESN神经网络的输入，在线训练ESN神经网络，根据输出结果识别和提取图像序列中的场景信息。本发明以场景中的动态物体对场景识别带来的随机性，对于高动态环境有很强的适应性。本发明大大减小了搜索规模和难度，提高了搜索和识别的效率。本发明有很好的适用性，可以方便有效地完成场景序列的识别和分类，保证识别的准确性同时，提高了识别速度。
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公开(公告)号：CN113468706A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110845733.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力机器人领域，更具体地，涉及一种配网带电作业机器人的激光点云输电线引线拟合方法。该方法包括以下步骤，S1、获取输电线引线三维点云，采用欧式距离滤波器进行处理；S2、对滤波后的数据，采用自组织分层粒子群优化算法进行点云降采样；S3、输入降采样之后的点云，基于控制点迭代优化的B样条曲线拟合；S5、控制点融合，输出最终B样条曲线。
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公开(公告)号：CN113296514A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110566018.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 南开大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏带状结构的机器人局部路径优化方法及系统，所述方法包括：获取室内环境数据，并构建占据栅格地图；将占据栅格地图转换为欧式距离栅格地图，根据欧氏距离地图插值根据欧氏距离地图插值得到机器人与最近障碍物的距离函数，结合给定机器人到障碍物的安全距离，得到避障约束条件；在以机器人当前位置为中心的局部区域内，以局部路径的平滑性和避障为约束条件，求解局部最优路径。本发明通过将占据栅格地图转换为欧式距离栅格地图，根据欧氏距离栅格地图插值得到机器人到最近障碍物的连续可微的距离函数，克服了占据栅格地图离散化问题，并天然地计算得到梯度信息从而构建避障约束条件，有利于局部路径优化准确性的提高。
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公开(公告)号：CN112906667A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110371855.5
申请日：2021-04-07
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉识别技术领域，更具体地，涉及一种基于三维人体关键点的人体姿态分层分类方法。该方法包括以下步骤，S1、采用SVM分类器对人体的站立与非站立姿态进行分类；S2、对于非站立姿态，使用三维人体关键点数据，计算出人体躯干平面法向量，通过法向量方向区分平躺与俯卧两类姿态。
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