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公开(公告)号：CN118477856A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410568538.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈工大苏州研究院 , 感维智能(苏州)科技有限公司
Abstract: 一种基于激光视觉的气动自清洁装置，属于气动除尘装置领域。本发明解决了利用高速涡轮风扇进行除尘的方法存在干扰雷达信号、产生较大的噪音以及能效低的技术问题。驱动单元包括空压机，控制单元包括边缘控制终端和电磁阀，气体回路结构包括气道，气道为圆环形，气道的内壁均匀设置有多个气孔，气道的外壁设置有接口，空压机与电磁阀通过气动管连通，电磁阀与气道的外壁设置的接口通过气动管连通，边缘控制终端的信号输入端与外置的激光雷达的信号输出端连接，边缘控制终端的信号输出端与电磁阀的信号输入端连接。雷达信号不受干扰，能效高。本发明用于防爆激光雷达探头外壳的气动自清洁。
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公开(公告)号：CN118258412A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410343619.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/32 , G01C21/00 , G01C21/34 , G01C21/20 , G01V9/00 , G01J5/48 , G01S17/86 , G06T17/05 , G06T17/00 , G06T7/73
Abstract: 一种应用于抗震救灾场景下的空地协同生命探测及建图方法，本发明涉及空地协同生命探测及建图方法，属于机器人主动建图与探索算法的技术领域。本发明的目的是解决现有方法仅关注地图的建立以及环境的探索，并没有将生命探测等功能与地图的建立有机结合，所建立的地图往往不能对搜救任务起到具有针对性的指导作用，导致搜救效率低与安全性差的问题。本发明方法包括无人机与无人车的协同建图，能够在无完整地图的条件下进行主动探索，进行生命迹象的探测以及地图的进一步补充。并将生命迹象信息与三维地图进行融合，生成包含生命迹象信息的点云地图，为抗震救灾提供具有针对性的指导，有效提高搜救的效率与安全性。
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公开(公告)号：CN112991460B
公开(公告)日：2021-09-28
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：CN118424424A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410568627.0
申请日：2024-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国家能源集团宁夏煤业有限责任公司洗选中心 , 哈尔滨智兀科技有限公司
IPC: G01F23/292 , G01F22/00 , G01S17/89 , G01S7/481
Abstract: 一种基于3D激光扫描技术的料位监测系统，它涉及煤堆测量技术领域。本发明为了解决现有技术存在测量精度低、步骤繁琐和可靠性低的问题。本发明包括测量组件、数据处理组件、调试接线组件和设备保护组件，测量组件包括防爆激光雷达探头(A‑1)、鸭嘴机构(A‑2)、伸缩支撑杆(A‑3)和固定法兰盘(A‑4)，伸缩支撑杆(A‑3)的下部和防爆激光雷达探头(A‑1)的上部之间通过鸭嘴机构(A‑2)连接，伸缩支撑杆(A‑3)的上部与固定法兰盘(A‑4)连接并安装在煤仓顶部的中心墙体内孔处；测量组件、调试接线组件和设备保护组件均与数据处理组件连接。本发明用于对煤堆质量和体积数据采集和三维成像的3D料位监测。
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公开(公告)号：CN113658337A
公开(公告)日：2021-11-16
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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Patent Agency Ranking
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：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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