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公开(公告)号：CN117928544A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410028009.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人局部路径规划算法的加速方法，包括：1)基于图优化的优化思路，构建与时间弹性带法TEB中各约束条件相对应的超图，并建立TEB优化问题的新形式；2)设计交替方向乘子法ADMM框架下的迭代求解形式，包括迭代求解公式和终止条件，根据超图计算的相应结果对得到的TEB优化问题的新形式进行求解；3)设计多步共轭梯度求解方法，负责并行求解ADMM框架下的迭代求解形式中的部分变量，通过沿着一组共轭梯度方向逼近最优解来替代原迭代求解形式的部分迭代求解公式，从而加速ADMM迭代求解得到最优解。本发明通过加速局部路径规划算法中的优化问题求解，缓解在复杂场景下局部路径规划算法占用资源多、耗时高等问题，提高求解优化问题的速度。
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公开(公告)号：CN117760444A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410023917.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01C21/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种视觉与多线激光融合的移动机器人导航系统，包括：建图与定位模块，负责建立栅格地图、设置导航点并记录导航点的环境图像；自然语言处理模块，对自然语言指令进行预处理，通过关联模型提取环境中与目标相关物品的额外信息；特征提取模块，为融合网络提供目标点的目标检测信息；跨模态融合模块，通过融合特征图得到候选目标导航点序列；目标校验模块，校验并输出最终目标序列；导航与更新模块，执行导航并更新关联模型的权重和导航点的环境图像。本发明既具有感知又具有认知能力，使移动机器人能够根据自然语言指令完成导航任务。
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公开(公告)号：CN117093538A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311056089.9
申请日：2023-08-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本发明公开了一种稀疏Cholesky分解硬件加速系统及其求解方法，该系统包括FPGA侧硬件部分和CPU侧软件部分；FPGA侧硬件部分包括矩阵输入及基本运算模块、更新矩阵生成模块和扩展加和模块；CPU侧软件部分包括辅助矩阵生成模块、并行调度模块和回退计算模块。本发明充分利用了FPGA流水线化的特性，使用FIFO通道同步具有不同计算速率的模块，从而减少了片上SRAM资源的使用，并降低了计算矩阵分解的整体延迟。除此之外，本发明通过CPU和FPGA联合求解的方式使可处理的矩阵规模不再受限于FPGA硬件资源，提高了系统在真实场景中的可靠性。
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公开(公告)号：CN110825829B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910981685.5
申请日：2019-10-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/29 , G01C21/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言和语义地图实现机器人自主导航的方法，包括步骤：1)获取机器人所处环境的语义地图；2)将获取到的语义地图描述成三元组集合；3)通过两组双层GRU编码器分别提取语义地图和自然语言指令的特征；4)通过注意力机制将语义地图的特征和自然语言指令的特征融合；5)通过双层GRU解码器逐步生成导航指令；6)将解码得到的导航指令转换成机器人可以执行的指令序列，机器人根据指令序列进行自主导航。本发明够利用自然语言指令进行机器人导航，在不需要预先获取精确度量地图的条件下，满足在各种环境下使机器人进行自主导航的需求。
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公开(公告)号：CN115990875A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211402664.1
申请日：2022-11-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16 , B25J18/00 , G06V20/00 , G06V10/56 , G06V10/34 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于隐空间插值的柔性线缆状态预测与控制系统，包括：轨迹数据集采集模块，用于采集机器人操控柔性线缆过程的原始轨迹序列，包括每个时刻的线缆状态原始图像及机器人动作；状态图像预处理模块，用于对线缆状态原始图像进行裁剪、提取、膨胀等预处理，得到线缆状态图像；下一时刻线缆状态预测模块，利用变分自编码器学习线缆状态图像的隐空间，基于隐空间插值的方法生成下一时刻线缆状态图像；行为策略模块，根据当前时刻线缆状态图像及下一时刻线缆状态图像生成当前时刻机器人动作。本发明有利于机器人在真实场景中利用随机生成的轨迹数据进行柔性线缆控制技能的学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113392584B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110637923.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习和方向估计的视觉导航方法，包括步骤：1)生成AI2‑THOR仿真平台离线数据集；2)对离线数据集的RGB‑D图像，提取图像特征；3)构建A3C深度强化学习模型，并将步骤2)中的特征作为模型的输入，进行模型的训练；4)根据现实场景对步骤3)训练好的模型进行迁移，并对其进行微调，提升其泛化能力，最后将微调好的模型应用到该现实场景的视觉导航中。本发明使用三维几何方法，通过方向估计方法计算导航到目标物体的位置和方向，为深度强化学习模型提供方向特征，使模型能够更快收敛并且泛化能力更强，实现精准的视觉导航。
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公开(公告)号：CN115437241A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210976248.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种针对智能体长程连续控制任务的离线示教学习系统，包括：长程候选路径规划器模块，负责根据任务环境中被操纵物体和智能体的初始状态生成多条包含多个子目标状态的候选路径；最优路径选择模块，负责对生成的多条候选路径进行价值评估，从中选出价值最高的一条路径作为最优路径；子目标约束下的最优动作选择模块，负责以最优路径作为指导路径，以指导路径上的单个子目标状态为约束，根据当前操纵物体和智能体状态生成智能体的动作到达新的状态，在进行多次状态转换后，更换子目标直至跟踪完指导路径上的所有子目标状态，完成对被操纵物体的长程连续控制任务。本发明有利于智能体在真实环境下利用人类示教数据进行离线学习。
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公开(公告)号：CN107886061B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201711061490.6
申请日：2017-11-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度玻尔兹曼机的人体行为识别方法及系统，该方法包括步骤：1)获取视觉和可穿戴传感器的数据；2)建立视觉数据和可穿戴传感器多模态融合模型；3)利用深度神经网络进行异构迁移学习实现对缺失数据的重构；4)利用softmax回归模型分类器进行分类；5)根据用户个体特性对公共样本数据产生的深度网络模型进行自适应调整。本发明能提高在复杂场景及数据缺失情况下人体行为识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111975769A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010685071.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的移动机器人避障方法，包括：1)获取基础数据集，包括Udacity无人驾驶数据集和UZH碰撞分类数据集；2)制作避障数据集，包括对步骤1)所得基础数据集进行预处理及合并Udacity无人驾驶数据集和UZH碰撞分类数据集；3)基于DroNet模型预测步骤2)所得避障数据集的图像数据对应的驾驶角度或碰撞概率；4)基于元学习训练步骤3)的DroNet模型；5)在实际应用场景中采集少量图像数据，即小样本数据集，对步骤4)训练好的DroNet模型进行微调，提高模型在新场景下的性能，最后将微调好的DroNet模型应用于实际的避障场景。本发明能够在样本数据不足的条件下提高移动机器人避障的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111402331A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010114822.8
申请日：2020-02-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉词袋和激光匹配的机器人重定位方法，包括步骤：1)对于机器人装配的单目相机，从相机的图像帧序列中通过图像帧之间的视差来获取关键帧；2)从关键帧图像中提取的所有orb特征点便作为一个个单词按设定的结构组织起来形成一个视觉字典，同时将提取关键帧以及该时刻的二维激光点云和其在相对于map坐标的位姿对应起来，形成一个关联数据库，其索引主键为关键帧的序号；3)提取关键帧中的orb特征点，使用orb特征点和视觉字典建立视觉词袋数据库；4)对机器人进行全局重定位，求解机器人全局位姿。本发明整个过程科学可靠，可精准实现机器人的全局定位。
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