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公开(公告)号:CN117635651A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311838232.X
申请日:2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/215 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于YOLOv8实例分割的动态环境SLAM方法,它属于同时定位与建图技术领域。本发明解决了现有方法不能同时保证分离的精度和实时性的问题。本发明将YOLOv8分割模型应用于视觉SLAM的前端,利用YOLOv8分割模型对图像中可能的动态物体进行分割,再将动态物体的特征点排除之后再进行SLAM算法,可以得到很好的定位和建图效果。而且,本发明方法提高了对动态物体特征点进行分离的精度,由于本发明仅对识别帧中的动态物体进行分割,对非识别帧采用光流的追踪方法,保证了对动态物体特征点分离的实时性。本发明方法可以应用于同时定位与建图技术领域。
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公开(公告)号:CN114186859B
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202111518655.4
申请日:2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 一种复杂未知环境多机协同多目标任务分配方法,属于多无人系统任务分配技术领域。本发明针对现有复杂障碍环境下多目标多无人系统的任务分配无法实现分配最优的问题。包括:在目标区域环境地图上确定当前目标任务点;通过维诺图进行建图区域划分,将所有无人系统构建的区域地图融合后获得全场景地图;再利用K‑means算法对当前目标任务点进行初始聚类,获得初始聚类中心;再通过计算获得备用中心;利用备用中心作为本发明提出的K‑DPRM*算法的初始聚类中心,实现障碍物场景下的多目标多无人系统任务分配,通过数次迭代,进行任务再分配,获得再分配任务目标点;直到再分配后避障距离总和最小,实现聚类收敛。本发明可实现多机协同多目标任务分配最优。
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公开(公告)号:CN114186859A
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202111518655.4
申请日:2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 一种复杂未知环境多机协同多目标任务分配方法,属于多无人系统任务分配技术领域。本发明针对现有复杂障碍环境下多目标多无人系统的任务分配无法实现分配最优的问题。包括:在目标区域环境地图上确定当前目标任务点;通过维诺图进行建图区域划分,将所有无人系统构建的区域地图融合后获得全场景地图;再利用K‑means算法对当前目标任务点进行初始聚类,获得初始聚类中心;再通过计算获得备用中心;利用备用中心作为本发明提出的K‑DPRM*算法的初始聚类中心,实现障碍物场景下的多目标多无人系统任务分配,通过数次迭代,进行任务再分配,获得再分配任务目标点;直到再分配后避障距离总和最小,实现聚类收敛。本发明可实现多机协同多目标任务分配最优。
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公开(公告)号:CN112991460A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202110259654.6
申请日:2021-03-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于获取汽车零件尺寸的双目测量系统、方法及装置,它属于机器人视觉检测领域。本发明解决了由于3D传感器单次拍摄范围小导致的对汽车零件尺寸测量步骤复杂以及测量误差大的问题。本发明引入双目视觉与3D传感器相结合进行工业检测,测量步骤比较简单,可以把3D传感器拍摄的点云统一转化到双目坐标系下计算,方便测量,尤其对于大型零件,只需要利用双目系统多次跟踪机器人末端的立体标定靶即可完成被测汽车零件完整点云的坐标转换,便于测量几何信息,方便快捷,具有很高的实用性,而且大大提高了零件尺寸测量的精度,减小了尺寸测量的误差。本发明可以用于汽车零件尺寸的测量。
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公开(公告)号:CN106741854B
公开(公告)日:2019-03-05
申请号:CN201710104330.9
申请日:2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种刚性解耦尾翼调节机构,包括方向控制单元、本体骨架、尾翼单元,其中,所述方向控制单元包括舵机和拉杆,所述尾翼单元包括开有限位槽的半圆环、尾翼万向节和尾翼摇摆件;所述本体骨架用于安置舵机、半圆环和尾翼万向节,所述拉杆用于连接舵机和半圆环,所述尾翼摇摆件穿过限位槽并连接尾翼万向节;所述舵机通过拉杆联动半圆环以驱动尾翼摇摆件。本发明通过设有限位槽的半圆环以限定尾翼移动范围,舵机设置于需要飞行器的本体,使用舵机和拉杆的联动以移动尾翼摇摆件,可以降低尾部的负担,提高运动过程的效率。
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公开(公告)号:CN106864748A
公开(公告)日:2017-06-20
申请号:CN201710103977.X
申请日:2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: B64C33/02
CPC classification number: B64C33/02
Abstract: 本发明公开了一种尾翼调节机构,包括舵机单元、尾翼固定件和尾翼单元,其中,所述舵机单元包括俯仰舵机、偏航舵机和拉杆,尾翼固定件设置有限位槽,尾翼单元包括尾翼中心杆、尾翼中心球头和尾翼活动件;所述尾翼活动件绕尾翼中心杆连接,所述尾翼中心杆穿过尾翼中心球头,所述尾翼中心球头位于尾翼固定件内,所述尾翼中心杆受限于限位槽,所述俯仰舵机通过拉杆连接尾翼活动件,所述偏航舵机通过拉杆连接尾翼中心杆。本发明提供带限位槽的U型的尾翼固定件,通过舵机移动尾翼,基于中心杆和限位槽限定尾翼移动的方向,使用安装板安装舵机,能够在不给飞行器的整体结构造成影响的情况下实现对尾翼的控制。
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公开(公告)号:CN1686872A
公开(公告)日:2005-10-26
申请号:CN200510009857.0
申请日:2005-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种小区污水脱氨氮的方法,它属于污水处理技术领域。本发明是这样实现的:污水经厌氧滤池、接触氧化池、沉淀池处理后,以上向流方式进入两级平行改性沸石吸附再生柱中的一级进行氨氮吸附,当氨氮吸附饱和后停止进水,改由另外一级改性沸石吸附再生柱进行氨氮吸附,同时对氨氮吸附饱和后的改性沸石吸附再生柱进行反冲洗;反冲洗后,加入碳酸氢盐循环再生液进行曝气再生;再生后再一次进行反冲洗,待用;当另一级改性沸石吸附再生柱中氨氮吸附饱和后,再生后改性沸石吸附再生柱重新投入运行。本发明的方法工艺流程简单,基建和运行成本低,氨氮处理效率高,抗氨氮冲击负荷强,可广泛应用于小区污水脱氨氮领域,具有明显的经济、环境和社会效益。
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公开(公告)号:CN115861481A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211666797.X
申请日:2022-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司
Abstract: 一种基于激光惯性实时动态对象去除的SLAM系统,涉及机器人SLAM领域,针对现有技术中在位姿估计之前并未去除动态对象,进而导致得到的位姿输出不准确的问题,本申请先进行动态对象移除,再进行特征匹配定位,解决了激光SLAM系统建图过程中,动态对象留下的残像问题,降低动态对象对定位精度的影响,提高定位和映射的准确性。本申请通过垂直体素高度描述符来描述动态对象的占用,并将IMU预积分作为初始姿态估计来优先去除动态对象,然后采用加权优化策略得到最优姿态估计,减轻了动态对象的影响,提高了位姿输出的准确性。
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公开(公告)号:CN113658337B
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN202110976763.X
申请日:2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于车辙线的多模态里程计方法,本发明涉及基于车辙线的多模态里程计方法。本发明的目的是为了解决现有点特征对于环境依赖较大,在纹理缺失等场景中表现不佳,导致无法得到准确的机器人里程信息问题。过程为:一、对非重叠视角下多相机和激光雷达进行联合标定;二、设定标定误差约束;三、对激光点云进行去噪预处理;四、得到边缘、平面特征误差模型;五、获得图像帧与帧之间点特征和图像帧与帧之间线特征;六、获得点线特征误差模型;七、获得深度恢复误差模型;八、构建视觉激光的数据关联模型;九、对智能体的位姿进行增量式更新;十、重复三至九,估计连续帧位姿变换,完成多模态里程计构建。本发明用于机器人SLAM领域。
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公开(公告)号:CN106741854A
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201710104330.9
申请日:2017-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种刚性解耦尾翼调节机构,包括方向控制单元、本体骨架、尾翼单元,其中,所述方向控制单元包括舵机和拉杆,所述尾翼单元包括开有限位槽的半圆环、尾翼万向节和尾翼摇摆件;所述本体骨架用于安置舵机、半圆环和尾翼万向节,所述拉杆用于连接舵机和半圆环,所述尾翼摇摆件穿过限位槽并连接尾翼万向节;所述舵机通过拉杆联动半圆环以驱动尾翼摇摆件。本发明通过设有限位槽的半圆环以限定尾翼移动范围,舵机设置于需要飞行器的本体,使用舵机和拉杆的联动以移动尾翼摇摆件,可以降低尾部的负担,提高运动过程的效率。
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