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公开(公告)号：CN113158956B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110481897.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06F16/951 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型yolov5网络的垃圾检测与识别方法，首先，建立并标注了一个含有36类别的垃圾数据集，并使用数据分析方法分析后利用数据增强手段对整个数据集进行扩充并针对数量不足的类别进行补充。然后，基于yolov5建立目标检测网络，引入注意力机制改进骨干网络部分，新增小尺寸分支改进PaNet检测头部分。网络的bottleneckCPS模块中引入了ghost结构，并在高维度网络使用深度可分离卷积，降低了网络的参数量，最终得到了改进型yolov5网络。最后，将垃圾图片经预处理后送入改进型yolov5网络，输出检测与识别结果。本发明方法可以实现同一帧图像内多类垃圾的同时检测与识别，识别种类高达36类，并且相较于原yolov5网络提升了检测精度降低了网络参数量，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN113409410B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110547219.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的多特征融合IGV定位与建图方法。主要包括数据采集处理、扫描匹配及局部地图构建、后端优化、回环检测四个过程；数据采集处理是对3D激光雷达传感器的数据处理；扫描匹配及局部地图构建是对处理过的激光点云数据采用帧‑子图的匹配方式，本发明利用具有角度、距离、反光强度等多特征信息的三维地标解算初始位姿，通过占据栅格地图，构建局部最优子图；后端优化对于不断迭代的子图，采用图的优化策略，用高斯牛顿法解决优化问题，并利用三维地标加速求解过程，从而消除累计误差；回环检测中存储所有轨迹，采用多分辨率地图，通过分支定界法加速计算，完成闭环检测。最终实现AGV的高精度定位和建图。
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公开(公告)号：CN117781847A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410002520.X
申请日：2024-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于编码器技术领域，具体涉及基于霍尔效应的双码道多磁极磁环编码器绝对位置检测方法。本发明通过放置四个线性霍尔，监测旋转中的双码道多磁极磁环的磁场变化，从而计算双码道多磁极磁环高精度的绝对位置；解决了”因编码器精度要求提高，磁栅极数增多，磁极宽度越来越窄的趋势下，双码道多磁极磁环无法通过增加线性霍尔数量而有效提高检测精度“的问题；最终得到的绝对位置信息可用于机器人关节、定位等应用，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117540891A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311662163.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫奖励的竞拍迭代及调度方法和装置，首先，结合实际物流场景建立了MAPD问题的数学模型；其次，提出了一种新的任务分配与路径规划的耦合方法，根据任务的创建时间、截止时间及动态路径距离设计拍卖成本函数，基于随迭代情况和路径动态变化的投标估值重新设计竞拍程序；最后引入了强化学习中的马尔可夫奖励进一步提升系统性能。本发明首次将强化学习与拍卖竞价程序耦合，引入马尔可夫奖励概念，进一步提升了算法性能。在保证实时性的前提下，与现有算法相比，该拍卖算法生成的任务分配方案能实现接近全局最优解，平均总旅行距离大大缩短，任务总完成时间也随之减少。
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公开(公告)号：CN114863255A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210469572.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾种类检测与识别方法及装置，首先获取垃圾图像并进行人工标注得到标签文件，然后选择YOLOv5作为基础网络，在特征提取网络BackBone中加入超轻量级注意力模块，识别到在背景信息干扰下的垃圾通道信息，在特征融合网络Neck中利用PyConv替换传统卷积，捕捉特征图中不同层次的特征并进行融合，同时引入组卷积，降低网络参数量。其次，融合多个预测框的空间尺度信息并引入非线性信息，提升预测框的回归准确率。最后，对网络模型进行剪枝，以满足嵌入式设备的要求，将垃圾图像输入预测模型，输出检测结果。本发明在垃圾检测过程中有较高的准确性和实时性，对垃圾分类与检测的研究有较大的帮助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110389590B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910765528.0
申请日：2019-08-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种融合2D环境地图和稀疏人工地标的AGV定位系统及方法，该系统包括车载设备、人工地标以及2D环境地图；2D环境地图为车载设备根据当前环境状态所建；人工地标包括位置信息以及编号信息；每个人工地标在环境地图中具有唯一编号；车载设备包括激光雷达、里程计、陀螺仪和定位单元；定位单元包括激光数据处理模块、传感器数据存储模块、点云匹配建图模块、环境定位模块、人工地标定位模块和定位结果融合模块；由点云匹配建图模块进行建图，得到2D环境地图后由环境定位模块以及人工地标定位模块得到定位结果，最后再由定位结果融合模块融合定位结果并给出最终定位信息，实现AGV小车在环境中的高精度定位。
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公开(公告)号：CN110320809B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910764671.8
申请日：2019-08-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的AGV轨迹修正方法。在初始的全局规划路径的基础上，通过轨迹优化器对其进行后续的修正，从而达到生成一条AGV无碰撞运动轨迹的目的。在轨迹优化问题中考虑轨迹运行时间、与动态障碍物的距离、运动学和几何约束等。采用模型预测控制，使优化器在模型的帮助下能预测AGV未来姿态，并在满足约束的同时优化给定目标序列，在每个时间步长里解决优化问题，最后规划出时间最优轨迹。模型预测控制将最佳轨迹的规划与控制回路中的序列状态反馈相结合，从而形成闭环控制。考虑到电机的特性，在预测模型中加入一阶惯性环节来模拟。在解决优化问题时，使用g2o框架求解器，最终能够较好的得到优化后的目标轨迹。
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公开(公告)号：CN113359707A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110545683.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双层模糊强化学习的六足机器人避障方法，步骤包括：六足机器人通过身体前方三个超声波传感器测量出机器人与周围障碍物的距离，然后将三个距离分别进行模糊推理，将测量的障碍物信息转换为有限的状态；然后计算出输出的动作变量，之后对动作变量再次进行模糊推理，结合两次模糊推理再利用sarsa(λ)训练出机器人在相应状态下所要采取的动作。本发明采用模糊sarsa(λ)的方法，可以很好的解决强化学习难以利用与连续状态的问题，也可以有效的解决模糊控制中模糊推理机制建立复杂的问题。
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公开(公告)号：CN113158956A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110481897.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型yolov5网络的垃圾检测与识别方法，首先，建立并标注了一个含有36类别的垃圾数据集，并使用数据分析方法分析后利用数据增强手段对整个数据集进行扩充并针对数量不足的类别进行补充。然后，基于yolov5建立目标检测网络，引入注意力机制改进骨干网络部分，新增小尺寸分支改进PaNet检测头部分。网络的bottleneckCPS模块中引入了ghost结构，并在高维度网络使用深度可分离卷积，降低了网络的参数量，最终得到了改进型yolov5网络。最后，将垃圾图片经预处理后送入改进型yolov5网络，输出检测与识别结果。本发明方法可以实现同一帧图像内多类垃圾的同时检测与识别，识别种类高达36类，并且相较于原yolov5网络提升了检测精度降低了网络参数量，具有一定的应用价值。
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公开(公告)号：CN111633655A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010508816.0
申请日：2020-06-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种分布式自主移动机器人交通调度方法，当分布式网络环境中自主机器人遇到任务时，机器人便会根据任务需求得到相应的起点和终点，机器人根据起点和终点将规划出一条无冲突的路径，在本发明中得到的路径是一条最优的平滑路径；机器人将自身状态信息发送给分布式系统并且同时获取分布式系统中其他机器人状态信息；机器人根据获取到的信息对分布式系统进行交通协调，即路径的冲突预检测和冲突的预处理，使得分布式系统能够做到交通协调一致，使得任务能够顺利的完成。
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