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公开(公告)号：CN116184990A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202111425508.2
申请日：2021-11-26
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请涉及一种基于视觉的导引方法和系统，属于视觉导引技术领域，用以解决现有技术依赖良好通信息号、无法避开障碍物的问题。所述方法包括：采集被导引目标的红外图像和微光图像；根据所述红外图像和所述微光图像，确定所述被导引目标的第一位置信息以及道路信息；根据预存的被导引目标的行驶轨迹数据、所述道路信息和所述第一位置信息，发射导引光束，所述导引光束用于导引所述被导引目标通过监测范围内的道路。本申请提供的技术方案能够降低地下矿场、仓库等场景中的耗电量，降低事故发生概率。
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公开(公告)号：CN115890693A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110998523.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于沉浸式感知和仿生控制的移动排爆装置及方法，属于虚拟现实技术领域，解决了现有技术中排爆方式安全性差、且排爆效率低问题。该装置包括仿生控制设备，其中，摄像设备，用于采集操作人员脸部图像；处理器，用于对脸部图像进行处理获得双眼眼球信息，并通过无线通信模块发送至搭载在移动排爆机器人上的控制器；控制器根据双眼眼球信息对移动排爆机器人上的云台和可变基线双目相机进行调整，进而采集与操作人员视角相同的排爆现场的第一视场立体图像；操作人员基于排爆现场的第一视场立体图像控制移动排爆机器人进行排爆。该方法能够有效增强操作人员对排爆现场的沉浸式真感，从而提高操作人员的排爆效率和安全性。
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公开(公告)号：CN113744302A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010462960.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种动态目标行为预测方法和系统，属于预测技术领域，解决了现有技术中预测方法的实时性差、仅是单个目标的行为预测及其任务规划和分配的问题。动态目标行为预测方法包括：对动态目标进行实时检测；通过目标跟踪方法实现多目标跟踪；结合双目摄像头的位姿信息确定各帧目标检测结果在地图坐标系下的坐标，并且连接不同帧的相同目标点以获得目标轨迹；以及通过所述目标轨迹的切线方向预测动态目标的具体行为。实现了通过所述目标轨迹的切线方向能够预测动态目标的具体行为，从而能够避免交通事故的发生，并且能够更好的完成多目标搜索、围捕等任务。
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公开(公告)号：CN113741550A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010416725.4
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种移动机器人跟随方法，属于人工智能技术领域，解决了现有跟随方法非合作目标跟随、确定跟随目标繁琐等的问题。跟随方法包括：根据人的特定手势确定跟随目标信息；通过激光雷达、惯性导航单元、GPS采集数据，根据数据利用SLAM软件构建地图并实时计算移动机器人自身位姿；通过双目视觉模块采集跟随目标信息，根据跟随目标信息实时计算目标位姿；根据目标位姿和移动机器人自身位姿计算全局最优路线以自动规避静态障碍，以及基于全局最优路线提供线速度和角速度指令。根据人的特定手势确定跟随目标信息，实现对非合作目标的跟踪，通过计算全局最优路线实现自动规避静态障碍。
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公开(公告)号：CN109480870B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811280305.7
申请日：2018-10-30
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向RSVP脑‑机接口的脑力负荷识别方法，属于脑力负荷识别技术领域，解决了现有技术中无法准确评估RSVP‑BCI作业过程中，作业人员脑力负荷的问题。一种面向RSVP脑‑机接口的脑力负荷识别方法，包括以下步骤：以不同RSVP呈现频率分别呈现图像内容，当目标图像出现时，被试作出行为反应，并记录其行为学信息；提取被试者脑电信号，并进行预处理，以脑电信号的微分熵作为脑力负荷特征；对所述脑力负荷特征进行识别，得到脑力负荷识别结果。实现了RSVP‑BCI作业过程中，作业人员脑力负荷的准确识别，为RSVP‑BCI任务下脑力负荷监测提供了技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052918A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110439850.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明公开了对极式双目相机标定误差评价方法、装置、介质及设备，利用左右相机平面上实测特征点与其对应极线的匹配程度来评价双目相机标定系统的标定误差。本发明为双目相机标定误差评价加入对极几何理论，提高了误差评价准确性，直接可以利用左右相机平面上的二维像素点进行双目相机标定误差评价，避免了利用特征点三维重建后计算值与真值做比较来评价标定误差的复杂性，不仅模型简单且精度能满足较多情况下工程测量要求，解决了现有评价方法实验复杂、精度低的问题，提高了生产效率，同时降低了人力成本。
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公开(公告)号：CN113744302B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010462960.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06T7/223 , G06T7/73 , G08G1/01 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种动态目标行为预测方法和系统，属于预测技术领域，解决了现有技术中预测方法的实时性差、仅是单个目标的行为预测及其任务规划和分配的问题。动态目标行为预测方法包括：对动态目标进行实时检测；通过目标跟踪方法实现多目标跟踪；结合双目摄像头的位姿信息确定各帧目标检测结果在地图坐标系下的坐标，并且连接不同帧的相同目标点以获得目标轨迹；以及通过所述目标轨迹的切线方向预测动态目标的具体行为。实现了通过所述目标轨迹的切线方向能够预测动态目标的具体行为，从而能够避免交通事故的发生，并且能够更好的完成多目标搜索、围捕等任务。
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公开(公告)号：CN113741550B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010416725.4
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种移动机器人跟随方法，属于人工智能技术领域，解决了现有跟随方法非合作目标跟随、确定跟随目标繁琐等的问题。跟随方法包括：根据人的特定手势确定跟随目标信息；通过激光雷达、惯性导航单元、GPS采集数据，根据数据利用SLAM软件构建地图并实时计算移动机器人自身位姿；通过双目视觉模块采集跟随目标信息，根据跟随目标信息实时计算目标位姿；根据目标位姿和移动机器人自身位姿计算全局最优路线以自动规避静态障碍，以及基于全局最优路线提供线速度和角速度指令。根据人的特定手势确定跟随目标信息，实现对非合作目标的跟踪，通过计算全局最优路线实现自动规避静态障碍。
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公开(公告)号：CN113734168B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202010413909.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: B60W30/165 , B60W60/00 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种车辆编队行驶方法，属于汽车自动驾驶技术领域，解决了现有技术中车辆编队无法自动形成以及车辆跟随精度低的问题。步骤如下：启动待编队各车辆的导航装置；广播领航车辆的车辆信息；非领航车辆接收领航车辆的车辆信息、并将自身的车辆信息发送至领航车辆，经领航车辆确认无误后作为跟随车辆加入车队，并设置跟随车辆的车辆信息，形成车辆编队；领航车辆对车辆编队中的所有车辆进行编号，并将车辆编队中所有车辆的车辆信息及编号整理成车辆信息表后广播至车辆编队中的所有跟随车辆；跟随车辆基于车辆信息表，确定跟随车辆的前车；跟随车辆还基于跟随车辆的前车及自身导航装置采集的信息，实现车辆编队行驶。
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公开(公告)号：CN113734168A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010413909.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: B60W30/165 , B60W60/00 , G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种车辆编队行驶方法，属于汽车自动驾驶技术领域，解决了现有技术中车辆编队无法自动形成以及车辆跟随精度低的问题。步骤如下：启动待编队各车辆的导航装置；广播领航车辆的车辆信息；非领航车辆接收领航车辆的车辆信息、并将自身的车辆信息发送至领航车辆，经领航车辆确认无误后作为跟随车辆加入车队，并设置跟随车辆的车辆信息，形成车辆编队；领航车辆对车辆编队中的所有车辆进行编号，并将车辆编队中所有车辆的车辆信息及编号整理成车辆信息表后广播至车辆编队中的所有跟随车辆；跟随车辆基于车辆信息表，确定跟随车辆的前车；跟随车辆还基于跟随车辆的前车及自身导航装置采集的信息，实现车辆编队行驶。
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