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公开(公告)号：CN113619800A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110922556.6
申请日：2021-08-12
申请人： 苏州同港无人机研究院有限公司 , 同济大学
摘要： 本发明涉及无人机补光技术领域，具体公开了一种用于隧洞无人机的补光装置，包括云台、无人机本体、相机组件、主补光灯和辅助补光灯，所述无人机本体的下方设置有云台，所述云台上设置有相机组件，所述相机组件的下方设置有主补光灯，所述无人机本体包括多根机臂，每根所述机臂上均设置有电机，且每个电机均通过连接轴连接有螺旋桨，每根所述机臂的一端均设置有连接臂，每根所述连接臂的一端均设置有保护结构，每个保护结构的一侧均设置有辅助补光灯。通过设置的主补光灯和辅助补光灯，主补光灯设置在相机组件的下方，跟随相机组件进行移动，易于安装和更换，辅助补光灯离隧洞表面更近，在相同的灯光功率下，能够提供更广的照明范围。
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公开(公告)号：CN113625750A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110886620.X
申请日：2021-08-03
申请人： 同济大学 , 苏州同港无人机研究院有限公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及无人机避障技术领域，具体公开了一种基于毫米波与深度视觉相机结合的无人机避障系统，包括信息融合模块、控制模块、毫米波雷达、深度视觉相机、飞行参数测量模块以及无人机，所述毫米波雷达、深度视觉相机均搭载在无人机上，所述飞行参数测量模块包括气压计以及电子罗盘；所述飞行参数测量模块获得无人机的姿态和飞行高度，所述信息融合模块通过融合毫米波雷达数据与深度视觉相机数据，结合当前无人机的飞行姿态，获得当前无人机正前方障碍物分布情况的识别，所述控制模块获得障碍物信息后，发送无人机控制信号，实现无人机自主避障；本发明利用毫米波与深度相机像结合，有更小的计算量，两者体积更小，适合在小型无人机中使用。
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公开(公告)号：CN118832572A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410784417.5
申请日：2024-06-18
申请人： 同济大学
IPC分类号： B25J9/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06V10/40
摘要： 本发明涉及一种机器人视觉语言导航的动作自适应方法和系统，包括：确定机器人可行动作空间数值范围，并生成随机动作；基于随机动作与环境交互所得变化，利用机器人动作影响自编码模块得到动作嵌入向量；基于动作嵌入向量，对比数据集中特定动作并计算差异，确定当前执行动作及对应的语义含义；基于确定性的动作与环境交互所得，利用交叉模态注意力特征提取模块，得到机器人视觉语言多模态特征；基于机器人视觉语言多模态特征，作为扩散策略决策模块条件，迭代推理出机器人下一步执行动作；对机器人状态进行更新，直至到达目标结束本次导航任务。与现有技术相比，本发明具有增强机器人动作自适应的鲁棒性和准确性等优点。
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公开(公告)号：CN115711616B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210648405.0
申请日：2022-06-09
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供了一种室内室外穿越无人机的平顺定位方法及装置，涉及无人机定位技术领域。包括以下步骤：基于因子图优化框架，进行多源传感器信息融合；将多源传感器信息融合过程与VINS算法相结合，进行最大后验估计，获得基于GPS‑VINS因子图结构的因子图优化估计框架；将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，通过求解最大后验估计的优化问题，基于因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位。本发明提出的GPS‑VINS算法在室内外组合空间中实现了一致统一的定位，实现了无人机的无缝室内外组合空间飞行。
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公开(公告)号：CN118415626A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410506147.1
申请日：2024-04-25
申请人： 同济大学
IPC分类号： A61B5/11 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G16H50/30 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种人形机器人步态分析及机器人控制方法，涉及机器人控制技术领域。利用采集到的步态数据预训练步态分析与识别模型，用于评估人形机器人的步态参数，所述的步态参数包括：步态对称性、步态一致性、动作、步态相位以及步态健康程度；基于预训练的步态分析与识别模型实时估计出的步态参数。之后将预训练的步态分析与识别模型部署到人形机器人控制策略中；将步态分析与识别模型实时估计出的步态参数加入人形机器人控制策略的状态空间，由控制策略生成并执行相应的行为动作。本发明通过评估人形机器人在运动时的对称性、一致性，同时识别机器人的动作及其步态相位，以量化机器人的步态参数，以提高机器人在学习过程中的表现。
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公开(公告)号：CN118298255A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410169455.X
申请日：2024-02-06
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V40/20 , G06T17/00 , G06T19/20 , A61B5/11
摘要： 本发明涉及一种基于运动重建的跌倒检测的仿真IMU训练数据生成方法、跌倒检测方法及装置，其中生成方法包括：步骤S1：对视频片段进行跌倒状态标注；步骤S2：得到各人体关键点的二维坐标；步骤S3：得到各关键点的三维坐标；步骤S4：基于存在先验角度的关节生成先验角度值序列；步骤S5：将对应于所述关节的模拟角度的仿真骨骼模型作为当前时刻的姿态识别结果；步骤S6：计算各测量部位的三轴加速度和速度，连同对应的跌倒状态标注结果，作为仿真IMU训练数据。与现有技术相比，本发明实现了跨模态数据生成，从视频到惯性测量单元，从而有效地解决了传统IMU数据集受限和实验范式不一致的问题。
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公开(公告)号：CN118071934A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410368408.8
申请日：2024-03-28
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明涉及一种基于单视角RGBD融合网络的手物交互重建方法，步骤包括：将手物交互的对齐RGBD图像的深度图转化为点云，并应用特征编码器从中提取RGB特征和点特征；融合所提取的RGB特征和点特征，生成密集RGBD特征；采用SDF特征编码器将密集RGBD特征生成手物形状编码，通过手物几何特征估计模块预测手物的姿态参数和物体位置；通过几何傅里叶特征编码模块处理基于每个三维查询点相对于手腕的旋转和平移以及物体的平移，获得手物几何编码；采用手和物体SDF解码器利用手物形状编码和手物几何编码估计每个三维查询点的SDF重建手和物体形状。与现有技术相比，本发明更充分融合了RGB和深度信息，实现了几何精细的手物交互重建。
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公开(公告)号：CN112115607B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010970455.1
申请日：2020-09-16
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06F111/18
摘要： 本发明涉及一种基于多维赛博空间的移动智能体数字孪生系统，具体包括以下结构：物理空间试验场，为移动智能体测试提供运动空间作为简易物理测试环境；赛博空间运维系统，根据物理空间试验场，进行数据采集融合处理，利用VR技术、集合实体建模技术和多学科联合仿真技术构建的多维映射赛博空间的运行载体；高通量数据传输信道，为赛博空间运维系统与物理空间试验场的信息流交互提供多输入多输出数据传输通道；虚实多维空间可视化系统，提供移动智能体试验测试过程的可视化推演及人机交互。与现有技术相比，本发明具有多对一的虚实交互孪生测试能力，提升了移动智能体试验的泛化能力、强化了试验测试结果的同时降低了试验研发成本等优点。
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公开(公告)号：CN117788837A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311708794.2
申请日：2023-12-13
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于平行对称视触觉传感器的触觉特征提取方法及装置，其中，该方法包括：获取视触觉传感器输出的一对触觉图像；对所述一对触觉图像进行空畸变校正和空间一致性标定；分别采用高效滤波算法、采用分层Canny边缘检测算法、采用Poisson法对校正后的触觉图像进行特征提取，分别得到触觉特征光流场、得到触觉特征边缘场、得到触觉特征深度场；根据接触表面压力与触觉特征深度场间的非线性对应关系曲线，建立触觉特征接触力场；将触觉特征光流场、边缘场、深度场以及接触力场线性叠加，构建四维度的触觉特征。与现有技术相比，本发明的方法具有计算速度快，满足快速实时性的需要，还能够解决超分辨率、高精度、多维度触觉特征提取，提取的触觉特征具有更全面的触觉特征表示，本发明的装置采用了一体式模块化，具有体积小等优点。
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公开(公告)号：CN114489338B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210086737.4
申请日：2022-01-25
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种多层电子皮肤结构，包括若干个皮肤单元，每个皮肤单元包括拉伸感知层、静电感知层、振动感知层和压力感知层，在接触物体时，拉伸感知层用于获取接触物的表面属性，静电感知层用于获取接触物的静电属性和三维力，振动感知层用于获取接触力的振动属性，压力感知层用于获取接触点的位置信息。与现有技术相比，本发明具有检测内容丰富等优点。
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