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公开(公告)号：CN109878324A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910325552.2
申请日：2019-04-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 用于全方位自主移动平台的独立转向驱动轮，属于驱动轮技术领域。包括行进机构、减震机构、受力支撑机构和转向机构；行进机构由轮毂电机运转行进，且本平台所采用轮毂电机具有的橡胶轮胎，在提升平稳性与降噪方面有着显著的效果；减震机构采用双弹簧结构保障轮子处于同一平面，还承担一定支撑作用，使得全向移动平台能够克服不平整路面，及在受压及运动过程中保持独立转向轮的稳定性；受力支撑机构用于驱动轮对平台的支撑作用，受力支撑机构由轮毂电机、弹簧、圆柱托盘、托盘盖与转向轴及牛眼轮组成；转向机构用于驱动轮的水平转向，转向机构包括转向轴、角接触轴承、牛眼轮、转向电机，转向机构可使每个车轮实现正负90度旋转，达到全向目的。
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公开(公告)号：CN106127776B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610491136.6
申请日：2016-06-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于多特征时空上下文机器人目标识别与运动决策方法，属于机器人领域。本方法先利用图像的颜色和纹理特征对图像进行分块聚类，完成第一帧目标的时空上下文模型的初始化，并构造目标块的稀疏表示方程。然后以聚类块为基本单位，将聚类过程中的聚类置信值与上下文特征相结合建立以图像块为基本单位的置信图。最后，置信图似然概率最大处即为预测的下一帧的目标位置。与以前的方法相比，本发明加强了目标的特征描述，提高了目标在复杂背景下的鲁棒性，另外，提出加入分块聚类的思想保证了算法的实时性。在算法完成目标的识别跟踪后，以跟踪结果作为机器人运动决策的根据，完成机器人对目标的识别跟踪。
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公开(公告)号：CN106022480B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201610320200.4
申请日：2016-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于D‑S证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法，属于机器人分散控制领域，该评价方法主要分四步完成：以智能服务机器人系统的各功能模块独立性为原则，分别构建各功能模块间的联系度量指标与各功能模块内的联系度量指标，结合相关性度量矩阵求取各模块划分方案的内聚度与耦合度效用值。将内聚度和耦合度作为证据理论的两个证据源，构造多属性决策矩阵，同时引入隶属度函数概念，对决策矩阵中的效用值进行转换。结合基本概率分配值的定义，求取各焦元的效用分配值，并对每个方案不同属性下的偏好信息进行合成，构造信任区间。最后，基于区间数偏好排序方法，对各决策方案进行排序，获取智能服务机器人系统的各功能模块最优划分粒度。
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公开(公告)号：CN107609509A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710808634.3
申请日：2017-09-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动显著性区域检测的动作识别方法，属于人体动作识别领域。该方法首先将图像按照5个的超像素尺度进行划分，并利用暗通道先验知识和区域对比度信息构筑相应的初始显著性图。参考影响因子矩阵和置信度矩阵的概念，引入一种基于元胞自动机理论的更新策略，进一步提高显著性图的准确性。之后采用贝叶斯理论实现各尺度显著性图的融合，并通过设置灰度阈值获得图像的二值分割图，得到当前视频序列的运动显著性子序列。最后，利用支持向量机多分类模型实现多种特征的评分级融合，进而获取测试样本的决策评分及分类标签。本发明基于改进显著性检测技术，对图像提取运动显著性区域，能够有效去除动作背景对识别造成的干扰，提高了系统的实时性。
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公开(公告)号：CN107450376A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710808641.3
申请日：2017-09-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/04
CPC classification number: G05B19/04
Abstract: 本发明公开了一种基于智能移动平台的服务机械臂抓取姿态角计算方法，属于机械臂运动控制领域，尤其涉及机械臂的姿态角分析计算。根据相机确定目标物在相机坐标系中的坐标位置；通过提前标定好的转换矩阵将目标物在相机坐标系中的坐标转换到机械臂坐标系中；通过转换后的目标物的坐标点计算目标物在机械臂坐标系中与机械坐标系中的X轴的夹角θ，通过该夹角θ与机械臂姿态中的三个分量的映射函数关系求得当前机械臂的姿态；将目标物坐标和机械臂末端姿态合成控制机械臂的目标位姿，发送给机械臂，即完成目标物抓取动作。通过目标物与机械臂坐标系X轴的夹角θ来确定姿态角中的各个分量，从而完成机械臂以指定的姿态去抓取目标物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106127776A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610491136.6
申请日：2016-06-28
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00664 , G06K9/6218
Abstract: 基于多特征时空上下文机器人目标识别与运动决策方法，属于机器人领域。本方法先利用图像的颜色和纹理特征对图像进行分块聚类，完成第一帧目标的时空上下文模型的初始化，并构造目标块的稀疏表示方程。然后以聚类块为基本单位，将聚类过程中的聚类置信值与上下文特征相结合建立以图像块为基本单位的置信图。最后，置信图似然概率最大处即为预测的下一帧的目标位置。与以前的方法相比，本发明加强了目标的特征描述，提高了目标在复杂背景下的鲁棒性，另外，提出加入分块聚类的思想保证了算法的实时性。在算法完成目标的识别跟踪后，以跟踪结果作为机器人运动决策的根据，完成机器人对目标的识别跟踪。
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公开(公告)号：CN106127112A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610425612.4
申请日：2016-06-15
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/6274
Abstract: 基于DLLE模型的数据降维与特征理解方法，属于计算机视觉领域。首先，通过视觉传感器获取图像序列，进而对输入的动作图像序列进行分析，通过背景减除法提取出前景人体轮廓区域并二值化，研究动作的周期特性，对每个动作序列进行关键帧提取，提取出一个完整的动作周期序列。通过DLLE算法进行流行降维，得到低维特征向量，将其保存到动作数据库中。通过比较测试序列与训练样本库中动作序列的均值Hausdorff距离经最近邻分类器进行识别。本文提出了基于差分函数与类别信息的邻域保持嵌入算法在人体动作识别中的运用，DLLE模型在降维时既能保持流形的局部几何结构，又能充分利用原始高维数据的类别信息，实现了从无监督到有监督的扩展。
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公开(公告)号：CN103761737B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410029520.5
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稠密光流的机器人运动估计方法，包括：对相机的内参和外参进行标定；采集图像序列并畸变校正；通过多项式展开的方法求解稠密光流；光流提纯；图像坐标与机器人坐标之间的坐标变换；估计机器人的运动速度。本发明针对现有技术中存在的运动估计精度不高，在光照不均匀、运动模糊情况下鲁棒性较差以及相机的作用受到局限等问题，提供一种基于稠密光流的机器人运动速度估计方法，引入基于多项式分解的稠密光流算法，提高了运动估计的精度；将RANSAC算法应用于光流提纯过程，提高了算法的鲁棒性；采用单目相机，且镜头斜向下放置，使机器人可以实时地检测前方的情况，为完成避障、路径规划等其他任务提供了便利。
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公开(公告)号：CN103325125B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310276316.9
申请日：2013-07-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与模式识别领域，公开了一种基于改进的多示例学习算法的目标跟踪方法。首先根据压缩感知理论设计随机测量矩阵。然后利用多示例学习算法在当前跟踪结果小邻域内采样示例构成正包，同时在其大邻域圆环内采样示例构成负包。对每个示例，在图像平面提取表征目标的特征，并利用随机感知矩阵对其降维。根据提取的示例特征在线学习弱分类器，并在弱分类器池中选择判别能力较强的弱分类器构成强分类器。最后，当跟踪到新的目标位置时，利用当前跟踪结果与目标模板的相似性分数在线自适应调整分类器更新程度参数。本发明解决了现有算法中跟踪效果易受光照改变、姿态变化、复杂背景干扰、目标快运动等影响的问题。
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公开(公告)号：CN103837869A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410065887.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及基于向量关系的单线激光雷达和CCD相机标定方法，在激光坐标系中提取激光雷达扫描V型靶标的点集信息，通过直线拟合求得靶标两个不同平面内的直线的方向向量及交点坐标；在相机坐标系中利用CCD相机捕获图像，通过对图像信息处理获取靶标平面方程和过原点与激光雷达扫描线的平面方程，建立激光雷达扫描的直线方程，进一步得到直线的方向向量及交点坐标；最后依据不同坐标系对应直线方向向量及交点间的关系完成标定。本发明不需要移动标定场景中的任何物体，一次即可完成所有标定数据的采集，标定效率大大提高；本发明直接获取待标定传感器各自坐标系下激光扫描靶标平面的直线方向向量，在保证标定精度的同时简化了标定算法。
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