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公开(公告)号：CN109459039B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910015647.4
申请日：2019-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种医药搬运机器人的激光定位导航系统及其方法，其定位导航系统包括相互电连接的建图模块、导航模块和人机交互模块，其定位导航方法为：通过建图模块扫描医药搬运机器人实时环境信息数据，构建医药搬运机器人工作范围内的环境栅格地图；然后通过设置医药搬运机器人初始三维空间位姿信息，快速准确完成建图模块扫描的实时环境信息与构建的环境栅格地图匹配定位；最后通过导航模块完成医药搬运机器人上下料的工作。本发明不受场地平整度、环境光照、卫星信号等因素的影响，能够在非结构化环境中获取移动平台的三维空间位姿信息，构建对未知环境的栅格地图，并进行精确定位导航，完成医药搬运机器人的上下料工作。
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公开(公告)号：CN112308961B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011222532.1
申请日：2020-11-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/30 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于分层高斯混合模型的机器人快速鲁棒三维重建方法。该方法包含以下步骤：机器人获取测量对象点云数据，GPU加速生成分层高斯混合模型和测试集，构建及更新配准网络，全局优化配准网络，更新重建的高斯混合模型，重复上述步骤直到机器人在所有测量点完成测量，重建测量对象的三维点云模型，分析和评估重建结果。该方法通过GPU并行计算加速点云数据生成分层高斯混合模型，同时能有效处理噪声和测量的不确定性，提高三维重建的速度和效率，通过构建配准网络和更新配准网络，以及全局优化配准网络来减少联合配准误差，保证三维重建的精度。本发明自动化程度高、重建速度快、鲁棒性强，特别适用于工业场景大型测量对象的稠密点云三维重建。
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公开(公告)号：CN109333549B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201811253670.9
申请日：2018-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的乒乓球拾取移动机器人及控制方法，公开移动机器人包括视觉检测模块，用于采集周围环境图像和待拾取乒乓球图像；数据处理模块，用于对获取图像中的乒乓球进行检测确定乒乓球图像坐标；根据目标球图像坐标确定移动平台运动的角度和速度；将待拾取乒乓球坐标发送给机械手臂控制模块；移动平台控制模块，用于对移动平台的定位与运动环境的建图并进行路径规划，使移动平台向目标物靠近；机械手臂控制模块，用于进行拾球动作，并将球放置在储球模块中；电源模块，用于供电；储球模块，用于储存拾取的乒乓球。能够实现拾取装置结构简单，平台轻巧，占用空间小，自动化程度高，并提高乒乓球识别率，提升拾取准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114152880B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210118609.3
申请日：2022-02-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R35/00 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种软包电池传感器故障在线检测方法，测量并记录电池输入电流和端电压数据，通过热电偶传感器采集软包电池表面温度数据，在不知道系统模型和参数的信息的前提下，利用滚动时域的在线学习方法，根据主元矩阵、输入电流向量和端电压数据向量对预设的预测模型进行训练和验证，得到对应时刻的温度数据的估计值；根据热电偶温度数据测量值和对应时刻的温度数据估计值得到故障检测残差，根据故障检测残差、预设的残差评估函数和预设的故障检测阈值得到检测结果。利用少数的热电偶和电流、电压传感器，在不知道准确模型的前提下，实现了软包锂离子电池的传感器故障检测。
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公开(公告)号：CN114092509A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111341858.0
申请日：2021-11-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种医药高光谱数据的图像重构方法，在通过高光谱相机获取到医药高光谱数据后，首先采用数据预处理的方法，对采集的原始数据进行筛选和裁剪，预处理部分为数据集的建立提供了保障，在保留医药产品特性和对比度的同时，极大程度去除托盘背景部分的干扰；其次，通过构建的卷积自编码器，学习医药高光谱的非线性表示，最后通过求解全局非线性最优化问题，通过保真度先验，将学习到的非线性表示的保真度和空间域梯度的稀疏性统一起来，从编码后的图像重构出高光谱图像。本发明显然能够提升重构准确率，提高信噪比，降低硬件设备存储压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989525A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111593705.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法，基于最优聚类框架，获得中药材高光谱图像最优波段子集，再采用集群排序方法有效地从最优波段子集中选出最佳特征波段；使用随机投影方法将从中药材高光谱图像中提取的随机块作为卷积核；然后使用像素自适应方法修改卷积核，并基于中药材特征波段图像进行特征提取；再次，使用分层网络提取中药材的特征，并结合中药材高光谱最佳波段影像数据，构建中药材高光谱训练集与测试集；最后使用SVM对训练集进行训练得到分类预测模型，基于该模型对中药材测试集进行预测，大幅度提高了中药材的鉴别分类精度，解决了中药材种类多样、成分复杂的鉴别难题，可适用于各类中药材的快速无损鉴别。
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公开(公告)号：CN109389626B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811179788.1
申请日：2018-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法，步骤S100：获取点云源点云和目标点云；步骤S200：源点云构造采样球；步骤S300：目标点云构造采样球；步骤S400：对两个采样球的两点与球心构成的夹角进行判断；步骤S500：在源点云构造的采样球选取若干个采样点，并计算其FPFH特征；步骤S600：在目标点云构造的采样球查找与采样点具有相似FPFH特征的对应点；步骤S700：判断是否找到足够多的对应点；步骤S800：完成对源点云和目标点云粗配准；步骤S900：重新构造采样球和通过改变采样球的半径构造新的采样球进行扩散；步骤S1000：对对应点对进行变换，若不满足预设阈值则继续扩散，反之则停止扩散。减少了迭代次数，降低时间复杂度，提高鲁棒性和配准精度。
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公开(公告)号：CN113269196A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110811547.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法，一方面，将医药高光谱图像数据处理成图数据，大幅度降低了像素数量，有效减少了数据量；另一方面，以图卷积神经网络模型提取药物的特征信息，有效地学习了药物高光谱图像中的视觉特征与药物成分间的空间关系，提升了药物成分分类特征的表示能力，提高了被测药物的成分和属性精度，可实现对药物成分与质量的无损、快速检测分析。
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公开(公告)号：CN113252701A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110746924.6
申请日：2021-07-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的输电线路绝缘子自爆缺陷检测系统及方法，包括无人机、边缘端和云端，边缘端搭载在无人机上，并与云端通信连接，边缘端部署有无锚框的轻量化小型神经网络，云端部署有无监督的生成式大型神经网络，无人机用于实时采集绝缘子图片，生成绝缘子监测数据集，边缘端对绝缘子监测数据集进行检测与定位，初步得到绝缘子检测结果，同时该绝缘子监测数据集经预处理后生成无背景信息的正常绝缘子图片，之后将无背景信息的正常绝缘子图片发送至云端，云端对无背景信息的正常绝缘子图片进行精确检测得出绝缘子自爆的缺陷位置，检测精准、网络资源利用率高、数据处理量大。
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公开(公告)号：CN112114594B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202011088200.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统。所述基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法包括：步骤S1：对总目标任务分解得到相互独立的子任务，建立子任务的无人系统；步骤S2：在当前子任务的无人系统中选择一个最优领航者，跟随者检测领航者带有的ArUco基准标记，由此获取它相对于领航者的相对位姿；步骤S3：基于领航者‑跟随者框架建立子任务的无人系统模型；步骤S4：设计基于预定任务性能规范的误差变换方法；步骤S5：根据变换后的误差设计跟随者的PID控制律，保证跟随者按预定任务性能跟随领航者，最后达到多无人机自主协同控制的目标。本发明能够在GPS缺失的环境下实现时间、空间与任务等多维度的有效协同，满足小型化、智能化和自主化的需求。
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