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公开(公告)号：CN114459467A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111658544.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种未知救援环境中基于VI‑SLAM的目标定位方法，一：由无人机获取传感器数据，包括双目图像信息和IMU信息，构建视觉惯性里程计获取无人机的位姿信息；二：在得到位姿信息之后，对图像进行目标检测，定位目标，通过双目立体测距及投影方程得到目标在相机坐标系下的坐标；三：同步图像和位姿时间戳，得到该时刻的无人机位姿信息，通过矩阵变换得到目标在世界坐标系下的位置信息；四：同时通过深度图像和里程计信息构建八叉树地图，将地图和目标位置传递给地面机器人，用作自主导航；本发明能够充分利用无人设备的优势，使得机器人可以在无GPS的未知环境中快速执行搜索、救援等任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112184756A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011063213.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单目标快速检测方法，针对网络的训练过程进行设计，设计了网络的损失函数和优化方法，同时对视频序列的检测过程进行了优化，在初始状态或者上一帧未检测出目标位置的情况下，使用滑动窗口的方法，对整个图像进行遍历，将每个窗口的图像送入卷积神经网络进行计算，直到检测出目标位置信息，然后开始进行下一帧图像检测。当上一帧图像中目标位置信息(xk‑1，yk‑1)已知时，将中心坐标为(xk‑1，yk‑1)的窗口送入卷积神经网络进行运算，检测该窗口就能够迅速对目标进行定位。由于神经网络的规模和网络输入大小息息相关，本发明提供的技术方案通过控制网络的输入大小就能够对网络进行优化，保证性能的同时降低网络的规模，提高网络的计算速度。
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公开(公告)号：CN114459467B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111658544.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种未知救援环境中基于VI‑SLAM的目标定位方法，一：由无人机获取传感器数据，包括双目图像信息和IMU信息，构建视觉惯性里程计获取无人机的位姿信息；二：在得到位姿信息之后，对图像进行目标检测，定位目标，通过双目立体测距及投影方程得到目标在相机坐标系下的坐标；三：同步图像和位姿时间戳，得到该时刻的无人机位姿信息，通过矩阵变换得到目标在世界坐标系下的位置信息；四：同时通过深度图像和里程计信息构建八叉树地图，将地图和目标位置传递给地面机器人，用作自主导航；本发明能够充分利用无人设备的优势，使得机器人可以在无GPS的未知环境中快速执行搜索、救援等任务。
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公开(公告)号：CN112183558A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011066312.4
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3的目标检测和特征提取一体化网络，目标检测模块运行YOLOv3算法，输出3个分支检测结果，根据非极大值抑制算法对3个分支数据进行整合，得到目标检测的输出结果，网络中目标检测结果和原始图像信息输入到解码模块，解码模块根据输入信息提取出目标区域的图像并送入特征提取模块，特征提取模块运行卷积神经网络提取图像的特征信息，将每个目标的特征信息投射到超球面上，目标检测模块输出的目标信息和特征提取模块输出的特征信息一一对应，最后对目标检测的输出和特征提取的输出进行合并，得到网络的最终输出。本发明提供的一体化网络能够提供目标检测信息的同时，为跟踪网络提供目标的特征信息，能够有效提升跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN110686682A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911121352.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于惯性系统的室内行人航向融合约束算法，根据行人的行走航向与行人所处道路航向之差的模值设定阈值，使用阈值来判断行人是否偏离室内地图的道路中心线航向。当行人的行走航向与行人所处道路航向之差的模值小于阈值，继续使用地图道路航向约束。当行人的行走航向与行人所处道路航向之差的模值大于阈值，判断行人是否处于直线行走状态。当行人处于直线行走状态时，采用行人行走方向航向约束。当行人处于非直线行走状态时，采用航向自约束算法，从而实现在不同室内场景地形和行人不同行走状态之下的航向角约束的目的。
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公开(公告)号：CN116661430A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310530144.7
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于救援环境的多机器人任务搜索方法，能够在任务位置未知，传感器噪声的不确定情况下实现多机器人协同，完成高效、完备的任务搜索。该方法包括以下步骤：离散化救援环境并根据救援环境和参与搜索的机器人信息，构建面向对象的多机部分可观测马尔科夫决策模型来描述任务搜索问题。每个机器人对自己当前状态进行判断自己是否受困，如果受困则采用基于自适应阈值的信念聚类和路径规划的引导决策，反之则根据生成树最大奖励进行决策。每个机器人执行当前执行动作，获得环境观测和奖励值，更新每个对象的信念，并根据所有机器人的信念，确定每个对象在每个位置上最可能的状态，指导机器人下一时刻的自主决策。
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