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公开(公告)号：CN113566828B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202110780758.1
申请日：2021-07-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 珠海一微半导体股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于多传感器决策融合的抗冲击扫描匹配方法及系统，所述算法包括如下步骤：步骤1：通过融合车轮编码器的信息与陀螺仪的信息生成局部第一决策；步骤2：通过融合加速度计的信息与陀螺仪的信息生成局部第二决策；步骤3：根据决策融合规则从局部第一决策和局部第二决策中选取其一作为全局决策；步骤4：将全局决策作为扫描匹配的初始位姿，通过以初始位姿为中心的搜索窗口进行扫描匹配，以获取地图被激光点云占用概率最大的位姿作为最终位姿，将全局决策更新为所述最终位姿，完成全局决策的扫描匹配。本发明通过融合决策提供良好的初始位姿估计，使得扫描匹配算法具有抗冲击性，提高扫描匹配算法的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN115890734B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211715509.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于组合式梁片的机械臂，属于伸展臂技术领域，本发明为解决现有机械臂结构数量多、控制系统复杂、操作难度大、制备加工困难的问题。它包括：臂体和安装在臂体末端的末端执行器，臂体由阵列设置的三维结构单元构成，三维结构单元包括单向阵列堆叠的多个扭转结构单元和多个弯曲结构单元，末端执行器安装在最末端的弯曲结构单元上；扭转结构单元通过组合式梁片的形变能够产生扭转形变，弯曲结构单元通过组合式梁片的形变能够产生弯曲形变；通过控制扭转结构单元和弯曲结构单元中的至少一个产生形变，对末端执行器的空间位置进行调整。本发明用于伸展臂。
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公开(公告)号：CN117635986A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311593713.9
申请日：2023-11-27
IPC: G06V10/75 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像特征匹配领域，具体涉及一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法。针对现有技术中无法将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合的问题。本发明设计一种适用大尺度场景下基于特征匹配网络的特征识别方法，使用基于ResNet18的特征金字塔网络提供粗、细两种级别的特征。粗级别特征生成同时具有多尺度、全局和局部信息的特征。利用局部调节分支和全局调节分支从局部和全局两个角度来有效地校准丰富的特征表示。将输出的特征传入粗匹配模块得到粗匹配坐标。最后通过细匹配模块生成细匹配位置偏差来得出最终的匹配点。实现将全局特征、局部特征和多尺度特征进行有效的提取和整合。
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公开(公告)号：CN117601111A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311270182.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本申请公开基于卡尔曼滤波的机器人位姿预估方法，包括：步骤A1、基于预先设置的相关性扫描匹配算法的运行结果，机器人获取当前位姿观测数据及其噪声协方差矩阵；再对当前位姿观测数据进行数据关联处理，得到历史位姿观测数据；步骤A2、基于运动学方程计算出当前位姿预测数据；并基于状态方程计算当前位姿预测数据的先验协方差矩阵；步骤A3、基于延迟乱序观测方程使用当前位姿观测数据的噪声协方差矩阵以及当前位姿预测数据的先验协方差矩阵计算卡尔曼增益矩阵；步骤A4、根据当前位姿观测数据与历史位姿观测数据之间的残差对当前位姿预测数据进行校正，再将校正后的当前位姿预测数据设置为当前预估出的位姿预测数据；提高机器人位姿预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117325158A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311269958.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开基于冲击感知神经网络的机器人检测横向冲击方法，包括：步骤A、控制机器人的感测装置采集原始位姿数据，并在原始位姿数据中提取出待感知测量值序列；步骤B、利用已训练的冲击感知神经网络对所述待感知测量值序列进行分类，得到第一目标预测概率与第二目标预测概率；步骤C、判断第一目标预测概率是否大于第二目标预测概率，是则确定机器人检测到其受到横向冲击，否则确定机器人检测到其不受到横向冲击。从而不会因为对感测装置实时采集的原始位姿数据进行有效性判断后而停止使用神经网络进行分类识别，也不会因为对感测装置实时采集的原始位姿数据进行卡尔曼滤波后才开始使用神经网络进行分类识别，提高机器人检测横向冲击的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578426B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211314225.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/30 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于稠密特征匹配的室内服务机器人重定位方法，为解决基于关键帧的重定位算法的室内服务机器人在恶劣环境中无法精确定位的问题，根据室内场景的RGB图像和深度图像获取室内服务机器人的位姿，建立关键帧数据库，利用网络提取每张RGB图像的全局描述子组成全局描述子数据库；利用网络提取获得待查询RGB图像的全局描述子，计算全局描述子与全局描述子数据库的余弦相似度，将相似度最高的RGB图像作为检索图像；利用稠密特征匹配网络建立待查询RGB图像和检索图像特征点的关系；根据检索图像对应的位姿计算检索图像的特征点对应的路标点，建立待查询RGB图像特征点与路标点的关系；获得待查询RGB图像对应的室内服务机器人的位姿。
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公开(公告)号：CN116159167A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310222500.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于防疫机器人的喷雾机械臂，它涉及防疫机器人技术领域。本发明为解决现有防疫机器人的喷雾机械臂大多采用固定喷头，喷洒范围小，无法满足狭小空间的消杀要求的问题。本发明包括电动缸、大臂、前臂和喷头旋转组件，大臂竖直设置在电动缸的上端，且电动缸推动大臂沿竖直方向移动，电动缸的上部与大臂的下部之间转动连接，前臂的后端与大臂的上部转动连接，喷头旋转组件与前臂的前端转动连接。本发明用于防疫机器人。
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公开(公告)号：CN115984347A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111202214.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开软硬协同下的硬件加速定位系统及机器人，硬件加速定位系统包括CPU和相关性扫描匹配硬件电路；相关性扫描匹配硬件电路用于以硬件并行处理的方式来搜索每一层第一待搜索地图，并更新出当前搜索的节点的第一上界值；CPU用于每当相关性扫描匹配硬件电路搜索到预设深度的一层地图的栅格点对应的节点时，通过执行分支定界算法来搜索每一层第二待搜索地图，并通过执行相关性扫描匹配算法来将激光雷达采集的点云在对应一层第二待搜索地图上进行扫描匹配，再利用匹配出的结果计算并更新出当前搜索的节点的第二上界值；CPU还用于将最新获得的第二上界值对应的位姿或最新获得的第一上界值对应的位姿配置为机器人的位姿。
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公开(公告)号：CN115984346A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111202200.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 珠海一微半导体股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开基于相关性扫描匹配算法的硬件加速电路、芯片及机器人，所述硬件电路包括存储器模块、点云处理模块、栅格索引模块、状态机模块和互连总线；点云处理模块，还用于在状态机模块的控制下，从存储器模块读取当前存储的点云，再控制读取到的点云执行旋转变换；点云处理模块，用于在状态机模块的控制下，读取当前一次旋转变换的结果，再控制当前一次旋转变换的结果执行离散化，获得离散点云，然后将离散点云通过所述互连总线存储到存储器模块内；栅格索引模块，用于在状态机模块的控制下，从所述存储器模块内获取离散点云，再按照预设坐标偏移值和搜索步长，计算出离散点云映射到地图存储空间的索引值，并将索引值设置为栅格点的占用概率的读取地址。
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公开(公告)号：CN115890734A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211715509.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于组合式梁片的机械臂，属于伸展臂技术领域，本发明为解决现有机械臂结构数量多、控制系统复杂、操作难度大、制备加工困难的问题。它包括：臂体和安装在臂体末端的末端执行器，臂体由阵列设置的三维结构单元构成，三维结构单元包括单向阵列堆叠的多个扭转结构单元和多个弯曲结构单元，末端执行器安装在最末端的弯曲结构单元上；扭转结构单元通过组合式梁片的形变能够产生扭转形变，弯曲结构单元通过组合式梁片的形变能够产生弯曲形变；通过控制扭转结构单元和弯曲结构单元中的至少一个产生形变，对末端执行器的空间位置进行调整。本发明用于伸展臂。
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