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公开(公告)号：CN117226655A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311093934.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种工件自动打磨装置及方法，所述工件自动打磨装置包括机器人、打磨件、图像采集器和控制器；所述打磨件设于机器人末端；所述图像采集器设于所述机器人末端，用于从不同角度拍摄工件表面形成点云数据，并将所述点云数据发送至控制器；所述控制器用于根据接收到的点云数据生成点云曲面模型，根据所述点云曲面模型计算出工件表面的缺陷轨迹点，进而生成工件坐标系下的第一打磨轨迹；按照工件坐标系与机器人末端坐标系之间的坐标转换矩阵，将所述第一打磨轨迹转换成机器人末端坐标系下的第二打磨轨迹；控制机器人按照所述第二打磨轨迹运动，带动所述打磨件对工件进行打磨。本发明能够自动生成精度较高的打磨轨迹，实现自动化打磨。
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公开(公告)号：CN111860643B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010698950.1
申请日：2020-07-20
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调频模型的视觉模板匹配的鲁棒性提升方法，包括如下步骤：步骤1、使用RatSLAM算法建立拓扑地图；步骤2、在建立拓扑地图的过程中，使用高斯函数对当前场景的RGB图像进行平滑处理；步骤3、将平滑后的图像转换到Lab颜色空间；步骤4、计算图像各个颜色通道的平均值；步骤5、计算每个像素的L、a、b值与图像L、a、b三通道均值的欧氏距离，得到显著图；步骤6、将图像按列求和并进行归一化处理得到视觉模板，将视觉模板储存在拓扑地图中的经验点中。步骤7、使用SAD(sum of absolute differences)模型对视觉模板进行匹配，用于检测闭环从而对拓扑地图进行修正。本发明能够提升视觉模板的鲁棒性，从而提高图像匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN113942009B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111070054.1
申请日：2021-09-13
Applicant: 苏州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本公开提供了一种机器人仿生手抓取方法，包括：获取目标物体图像；分析目标物体图像，获取目标物体的视觉信息；基于目标物体的视觉信息，确定机器人仿生手的视觉抓取参数；基于机器人仿生手的视觉抓取参数，进行目标物体抓取；获取目标物体的触觉信息以及抓取结果；基于目标物体的触觉信息及目标物体的视觉信息，获取目标物体的软硬属性数据；以及基于目标物体的软硬属性数据，调整机器人仿生手的触觉抓取参数并持续抓取。
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公开(公告)号：CN115562258A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211161335.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的机器人社会自适应路径规划方法及系统,包括：根据设计地图场景生成示范路径，采集示范路径；设计神经网络结构，初始化神经网络权重，生成路径规划器；计算当前场景的代价地图，根据所述代价地图，利用所述路径规划器重复生成规划路径，计算所述示范路径和规划路径的特征向量，判断所述示范路径和规划路径是否同伦；更新所述规划路径的特征向量，判断是否结束一个轮回；计算所有场景的示范路径和规划路径的特征差，判断所述特征差是否小于允许误差；训练终止，输出最终得的神经网络权值。本发明可以最大程度的缩短规划路径的长度，增强的在其他环境中的泛化能力，使得规划出的路径更加拟人化。
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公开(公告)号：CN113515131B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110997644.2
申请日：2021-08-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及基于条件变分自动编码器的移动机器人避障方法及系统。本发明包括初始化机器人的行人避障区域；机器人根据栅格矩阵接收原始目标点并根据导航信息进行导航；通过机器人进行行人检测并获取行人位置信息和行人属性信息；根据行人的位置判断行人是否在避障范围内；训练条件变分自动编码器；根据临时避障点筛选代价最低的最优临时避障点；机器人接收最优临时避障点并向最优临时避障点进行导航；判断机器人是否到达最优临时避障点。本发明将深度学习与导航动态避障相结合，生成临时避障点，引导机器人规划出满足行人舒适度的路径，减少了由于环境的不确定性引起的机器人迷失、碰撞等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115328149A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211060568.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开提供一种充电机器人的控制方法，其包括：接收待充电车辆请求充电的信号，并获取待充电车辆的位置，其中，所述待充电车辆的位置为充电机器人运动过程的目标位置；获取充电机器人的初始位置，根据该初始位置和目标位置规划充电机器人的运动轨迹；根据该运动轨迹，控制充电机器人从初始位置移动至目标位置；当充电机器人到达目标位置后，通过充电机器人的摄像头获取待充电车辆的图片；根据充电机器人所获得的待充电车辆的图片，通过卷积神经网络识别模型获得待充电车辆的充电口位置；以及充电机器人将充电枪插入充电口，对待充电的车辆进行充电。
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公开(公告)号：CN115309164A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211034628.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的人机共融移动机器人路径规划方法，包括S1：初始化行人避障区域；S2：机器人向终点导航；S3：判断机器人是否到达终点，若到达，则结束，若未到达，则执行S4；S4：对行人进行检测；S5：判断行人是否在避障区域内，若是，则执行S6，若否，则返回S2；S6：生成临时终点；S7：生成避障点；S8：机器人向避障点导航；S9：判断机器人是否到达终点，若到达，则结束，若未到达，则执行S10；S10：判断机器人是否到达避障点，若到达，则执行S2，若未到达，则执行S8。本发明综合考虑行人的信息生成避障点，引导机器人规划出一条连续、自然、安全且满足行人舒适度的路径。
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公开(公告)号：CN114862884A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210523285.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本公开提供了一种三维轮廓信息提取方法，包括：对获取的鞋底的原始点云数据进行预处理以获得预处理后的点云数据；基于鞋底的几何特征对预处理后的点云数据进行分割处理，以获得鞋底平面的点云数据；对鞋底平面的点云数据进行轮廓提取，以获得鞋底的轮廓点云数据；以及对鞋底的轮廓点云数据进行曲线拟合，以获得鞋底的三维轮廓信息。本公开还提供了一种三维轮廓信息提取方法、装置、电子设备以及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN110516641B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910818289.0
申请日：2019-08-30
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种环境地图的构建方法，包括：对深度图像进行几何特征提取处理，得到几何特征信息，并根据几何特征信息构建几何误差模型；对深度图像进行语义信息提取处理，得到语义特征信息，并根据语义特征信息构建语义误差模型；根据几何误差模型和语义误差模型构建总误差模型；对总误差模型进行极值计算得到旋转平移矩阵，根据旋转平移矩阵对深度图像进行旋转平移处理，得到环境地图。通过几何误差模型和语义误差模型进行极值计算得到旋转平移矩阵，避免了几何特征信息在机器人运动过程中容易丢失的情况，提高环境地图的精度和准确性。本申请还公开了一种环境地图的构建装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN113485382A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110990651.X
申请日：2021-08-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种面向人机自然交互的移动机器人自主导航方法及系统，包括以下步骤：控制机器人在未知环境中走动，为未知环境建图；获得指令地标序列和指令时序词序列；将指令地标序列中的地标和指令时序词序列中的时序词配对；计算指令时序词序列中的每一个时序词的权重，并将时序词按照其权重进行重新排序，获得新的指令时序词序列；将指令地标序列中的地标根据地标与时序词的配对关系以新的指令时序词序列为准重新排序，获得导航地标序列；根据导航地标序列生成机器人导航目标点序列，并按照机器人导航目标点序列依次导航。其能够实现自然语言指令下的机器人导航任务，无需任何语料库或标注数据集，能够降低成本，灵活性高。
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