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公开(公告)号：CN117492016A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311257356.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种在中低速环境下机器人定位的位姿估计方法，该方法通过在激光里程计的前端中增加几何约束，用于保证参与配准点云的有效性；后端将前端获取到的点云信息以及由法向量组合的特征描述符进行粗配准，粗略估计出机器人的位姿并作为精配准的初始变换矩阵；在精配准中加入权重矩阵的惩罚项，从而使激光里程计更注重参与配准点云对的贡献。本发明提出的位姿估计方法既能提高机器人定位的鲁棒性以及准确性，又能有效克服部分动态物体所带来的影响。
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公开(公告)号：CN110807781B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911016983.7
申请日：2019-10-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开的一种保留细节与边界特征的点云精简方法，包括以下步骤，读取原始点云模型数据，得到原始点云数据并进行栅格化处理，建立局部k‑d树；拟合最小微切平面，计算该点云数据的投影点的加权等效合力Fi及其平均值F，当Fi＞F，则为边界点并保留，得到边界精简子集PSet1；对于非边界点，估算其局部密度ρi并进行分块得到相应子集；计算非边界点的法向量，根据局部密度ρi计算局部特征因子Di及其平均值D，分别为相应子集选定阈值μTH，当Di/D＞μTH，保留该点云数据，得到特征点精简子集PSet2；将边界精简子集PSet1和特征点精简子集PSet2合并，获得精简点云数据集PSet，本发明便于获取数据量合适且不失真的点云模型，提高点云精简效率，使曲面细节特征和边界特征描述更精确。
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公开(公告)号：CN115903482A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211382339.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种多柔性臂系统的自适应神经网络容错协同控制方法，该方法过程如下：构建考虑了执行器故障和时变参数不确定性的N个柔性臂的动力学模型；选择外部参考信号作为虚拟领导者，将N个柔性臂作为跟随者并连接为多柔性臂系统，构造多柔性臂系统的辅助函数用于实现协同控制；基于动力学模型和辅助函数，构造Lyapunov函数；构建自适应参数更新律和自适应神经网络容错协同控制器；对多柔性臂系统施加自适应神经网络实现容错协同控制。本发明能够有效抑制多柔性臂系统的振动，缓解执行器故障和时变参数不确定性对控制性能造成的影响，并且多柔性臂系统的运动轨迹能够跟踪虚拟领导者，实现容错协同控制效果。
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公开(公告)号：CN115755600A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211382338.9
申请日：2022-11-07
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的Timoshenko梁的边界协同控制方法，该方法过程如下：构建考虑了边界扰动和参数不确定性的n个Timoshenko梁的动力学模型；将n个Timoshenko梁作为跟随者跟踪1个领导者，为跟随者设计辅助变量；基于动力学模型和辅助变量，构造Lyapunov函数；设计基于事件触发机制的边界协同控制器和自适应参数估计更新律；对n个Timoshenko梁施加边界协同控制。本发明能够有效抑制Timoshenko梁的振动，缓解边界扰动和参数不确定性对控制性能造成的影响，减轻执行器与控制器之间的通讯负担，并且Timoshenko梁的关节角能够跟踪领导者，实现关节角协同。
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公开(公告)号：CN115131558A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210652631.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/583 , G06F16/55
Abstract: 本发明公开了一种少样本环境下的语义分割方法，该方法首先使用预训练的深度残差网络提取图像的特征，根据同目标类的图像特征的余弦相似度获取图像特征各个位置匹配得分。在此基础上，根据统计学原理修改匹配各个位置得分的统计分布。最后，利用4维卷积核对多层特征构成的关联张量进行自适应学习，输出查询图像的细粒度分割预测。该方法基于目标类的多层网络特征自适应融合的过程能够建立同目标类图像之间的语义联系，在缺少足够训练样本的情况下进行知识迁移，进而准确地分割出查询图像的语义对象，可用于密集标注样本缺乏的工业场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112802104B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110153349.9
申请日：2021-02-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D相机的回环检测方法，该方法首先将当前帧划分为两个区域，再分别对每个区域进行基于词袋模型的图像相似度匹配，找出与每个区域最相似的多个回环候选帧；再通过建立区域与回环候选帧间的结构矩阵，从而得到最终用于回环检测的两个回环候选帧。本发明可以有效地解决传统的回环检测方法因图像间重叠面积小而导致回环检测失败的问题。其次，本发明可以根据当前帧特征点的相似度和特征点间的拓扑结构对RGB‑D相机进行回环检测，从而可以有效地检测出不仅与当前帧的特征点相似，并且特征点间拓扑结构相似的回环帧。
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公开(公告)号：CN114559429A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210174112.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应迭代学习的柔性机械臂的神经网络控制方法，该方法过程如下：根据柔性机械臂的动力学特征构建柔性机械臂系统；基于反步技术设计初始边界控制方法；设计神经网络项解决柔性机械臂系统参数不确定性和输入饱和特征；设计迭代控制项处理外在干扰；结合边界控制、神经网络项和迭代控制项，得到抑制柔性机械臂的边界自适应迭代神经网络控制方法。本发明能够有效抑制柔性机械臂的振动，并且在设计过程中考虑到了柔性机械臂系统参数不确定性和时变输出限制。
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公开(公告)号：CN114219811A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111427740.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于特征金字塔和卷积神经网络的轨道钢表面缺陷分割方法，该方法首先构建一个5层的图像金字塔；然后对金字塔每一层的图像提取5个特征图并将特征图放大到原来的尺寸；再将所有特征图输入到一个轻量级的卷积神经网络进行训练以及预测。该卷积神经网络只包含12个卷积块，参数量相比于现有常见的网络显著减少，同时训练时间和测试时间都比现有常见的网络要缩短；该卷积神经网络采用二值交叉熵函数和IOU函数作为损失函数，二值交叉熵函数能够提升单个像素的分类能力，通过设计较高的正样本权重，能够解决正负像素数量不均衡的问题；而IOU函数能够提高预测缺陷形状的精确度。
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公开(公告)号：CN113674197A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110753376.X
申请日：2021-07-02
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种太阳能电池背面电极的分割方法，该方法首先利用边缘强度投影和模板匹配方法依次获得电极的粗略位置和较精准位置；然后采用阈值法和种子生长法提取电极边缘点；最后利用边缘点生成一个闭合的区域来表示电极的形状。本发明能准确的采集各种类型的缺陷形状，具有良好的鲁棒性和兼容性，可用于在线检测。
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公开(公告)号：CN110555829B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910739542.3
申请日：2019-08-12
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于芯片点胶情况的检测方法，通过提出此检测方法，实现对芯片点胶情况检测的自动化。该检测方法首先通过预先选择一张无点胶的芯片图片，对其进行增强对比度、阈值分割操作，利用形状面积特征提取槽检测区域和溢胶检测区域；然后对无点胶的芯片图片选择合适的区域作为NCC匹配模板，对点胶芯片图片利用模板匹配找到位置，并通过仿射变换找到槽检测区域和溢胶检测区域；最后计算检测区域中胶水的面积，根据面积情况判断芯片点胶情况。本发明提出的检查方法具有检测速度快、准确率高的特点。
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