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公开(公告)号：CN114550132B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210117673.X
申请日：2022-02-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/56 , G01S7/48 , G05D1/43
Abstract: 本发明提供了一种自动调节清扫车及其方法、装置、设备、介质，包括：获取马路图像，对马路图像进行提取，生成物体类别信息；获取原始点云数据，将原始点云数据划分四份，进行预处理，生成物体的形状和尺寸信息；对摄像机坐标系和激光雷达坐标系进行比较，确定摄像机和激光雷达坐标系位置关系；根据位置关系、形状和尺寸信息，识别原始点云数据与类别信息形状对应的物体种类；对物体种类和马路图像进行映射，生成距离信息；根据物体种类和距离信息对物体定位，控制车速对物体进行清扫，根据形状信息和尺寸信息控制扫盘转速、风机吸力和水泵流量，实现道路的清扫。旨在解决现有清扫车方案存在调节清扫作业状态单一，效果差，耗费人力财力的问题。
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公开(公告)号：CN116168075A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310308010.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/70 , G06T17/00 , G06V20/58 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01C21/00 , E02F3/28 , E02F9/00 , E02F9/20 , E02F9/26
Abstract: 本发明提供了一种移动机械及其非结构化场景的无人驾驶感知建图系统，其引入环境高程数据来辅助对非结构目标物之间的边界进行精确的分割任务，改善传统感知建图系统在非结构化环境边缘判别能力低、识别不精确等问题，引入实例分割掩码信息加入建图前端辅助建图解决传统建图SLAM在非结构化场景下匹配效率低导致建图鲁棒性低，缺乏人机交互能力以及动态障碍物干扰等问题，进而增强移动机械在非结构化无人驾驶作业场景的感知能力。
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公开(公告)号：CN113848884B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111043186.5
申请日：2021-09-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于特征融合和时空约束的无人驾驶工程机械决策方法，包括：采集工程机械行驶图像、三维点云数据和决策所需的数据，建立基于卷积模块和多头自注意力模块相融合的时空决策网络，多头自注意力模块提取图像全局特征，卷积模块提取局部特征，LSTM网络提取时间特征，与PointNet特征提取网络获得的点云特征和全局规划算法生成的规划指令进行融合，构建时空约束网络的框架。根据采集的双目图像和点云数据，全局路径规划算法的规划指令，时空决策网络直接输出左右履带电信号值传输到工程机械控制系统，从而实现行驶。本发明根据双目图像提取时空特征，考虑了图像前后帧之间的关系，再与点云特征进行特征融合，弥补了单一传感器获取信息失效和不足的情况，可以保证工程机械安全而可靠的行驶。
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公开(公告)号：CN114550132A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210117673.X
申请日：2022-02-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种自动调节清扫车及其方法、装置、设备、介质，包括：获取马路图像，对马路图像进行提取，生成物体类别信息；获取原始点云数据，将原始点云数据划分四份，进行预处理，生成物体的形状和尺寸信息；对摄像机坐标系和激光雷达坐标系进行比较，确定摄像机和激光雷达坐标系位置关系；根据位置关系、形状和尺寸信息，识别原始点云数据与类别信息形状对应的物体种类；对物体种类和马路图像进行映射，生成距离信息；根据物体种类和距离信息对物体定位，控制车速对物体进行清扫，根据形状信息和尺寸信息控制扫盘转速、风机吸力和水泵流量，实现道路的清扫。旨在解决现有清扫车方案存在调节清扫作业状态单一，效果差，耗费人力财力的问题。
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公开(公告)号：CN117739991A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410171448.3
申请日：2024-02-07
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种挖掘机最优作业轨迹规划方法、装置、设备及介质，针对挖掘阶段轨迹的平滑连续性，以及挖掘时的挖掘满斗率、挖掘效率和挖掘能耗综合进行优化。采用分段多项式4‑3‑3‑3‑4方法进行作业轨迹规划，生成的轨迹连续平滑满足作业需求，并以满斗率、挖掘时间和挖掘能耗作为优化目标结合挖掘机的运动学和动力学约束，将其归一化后采用粒子群算法进行单目标优化求解，最后得到综合最优的挖掘轨迹。旨在解决现有的轨迹规划方案不仅作业效率低、工作寿命减少、能源消耗还很大，无法满足人们当前的需求的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116104036A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310065168.X
申请日：2023-01-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种智能道路清扫车及其控制方法和装置，涉及清扫车技术领域。其中，这种控制方法包含步骤S01至步骤S05，以及步骤S10。S01、获取前摄像头拍摄的画面并进行预处理。S02、根据预处理后的前摄像头拍摄的画面，通过图像分割算法，获取待清扫区域。S03、根据待清扫区域，通过目标检测算法，获取待清扫垃圾物的类别和面积。S04、根据待清扫垃圾物的类别和面积，获取路面清洁度。S05、根据路面清洁度获取抽风机、第二驱动组件和水泵的功率。S10、当待清扫区域进入车主体的底部时，根据控制抽风机、第二驱动组件和水泵以功率运行。智能道路清扫车自动识别车辆前方的脏污情况，自动调节吸盘吸力、喷头水压和盘刷转速，使用最低的能耗将地面清理干净。
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公开(公告)号：CN113867334B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111044560.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种移动机械无人驾驶的路径规划方法，涉及运动学模型与控制。具体包括对自身的定位信息(GNSS)和目标地点的定位信息进行坐标转换；感知信息预处理；并将以上信息进行处理后将信息传入计算平台，计算平台接收到环境障碍物信息输入深度强化学习神经网络，进行行走跨越代价评价的训练。计算平台在全局地图中对最低代价路线进行搜索匹配，搜索匹配到的内容载入到行走系统的局部路径规划中，以供行走到可选择路线大于等于二时进行方向参考。局部路径对将要行走的轨迹曲线，进行基于数学模型的规划，再控制车辆行走，实现对先前规划的轨迹曲线跟踪控制，本发明提供的方法能够针对不同的任务自主更改路线选择策略，以及对不同环境特性使用对应的轨迹跟踪控制的物理模型。
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公开(公告)号：CN113848884A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111043186.5
申请日：2021-09-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于特征融合和时空约束的无人驾驶工程机械决策方法，包括：采集工程机械行驶图像、三维点云数据和决策所需的数据，建立基于卷积模块和多头自注意力模块相融合的时空决策网络，多头自注意力模块提取图像全局特征，卷积模块提取局部特征，LSTM网络提取时间特征，与PointNet特征提取网络获得的点云特征和全局规划算法生成的规划指令进行融合，构建时空约束网络的框架。根据采集的双目图像和点云数据，全局路径规划算法的规划指令，时空决策网络直接输出左右履带电信号值传输到工程机械控制系统，从而实现行驶。本发明根据双目图像提取时空特征，考虑了图像前后帧之间的关系，再与点云特征进行特征融合，弥补了单一传感器获取信息失效和不足的情况，可以保证工程机械安全而可靠的行驶。
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公开(公告)号：CN111752273A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010543676.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种电动履带式挖掘机无人驾驶行走系统及方法，具体包括传感器平台采集车辆行驶的环境信息，包括图像信息、点云信息、目标位置信息、车辆位置信息和车辆控制信息，将信息发送到计算平台；计算平台中的训练单元接受传感器平台发送的所述环境信息，训练端对端混合网络模型，并将端对端混合网络模型载入到计算平台的实时处理单元；计算平台中的实时处理单元载入训练好的端对端混合网络模型，预测车辆在行驶过程中的控制信号，载入电子地图，获取行驶路线并标定航站，得出行驶路线的实时校正信号，并将控制信号和实时校正信号输出到整机控制单元；整机控制单元接收控制信号和实时校正信号，控制车辆进行行驶。本发明可使电动履带式挖掘机实现自动行走、躲避障碍、路径规划、紧急制动、示警等功能，车辆行驶平稳，安全性高。
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公开(公告)号：CN117726886B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410177719.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/766 , G01S7/48 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了鲁棒的激光雷达点云地面点提取方法、装置、设备及介质，包括获取单帧激光雷达点云的三维坐标，对获取的点云信息进行滤波处理；根据获取的激光雷达点云的三维坐标获取单帧点云高程的均值，获得高程均值以下点云，作为地面点云的候选点云集合；根据邻域点三维坐标信息估计候选点云集合中每个点的法向量信息，根据法向量z轴分量筛选立面点云集合；在地面点云的候选区域进行曲率估计，筛选高于平均曲率的角点点云集合；将高程均值以上的点云集合、立面点云集合、角点点云集合合并；将原始点云帧与合并的点云集合做差集获取地面点云的点云集合。旨在解决传统激光雷点云方法存在运行效率不高、鲁棒性不强、不能直接进行实际应用的问题。
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