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公开(公告)号：CN119309580A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411341616.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G01C21/20 , G01S17/894 , G01S17/86 , G06V10/80
Abstract: 一种基于大模型的展厅机器人视觉语言导航方法，属于展厅机器人领域，本发明为解决现有展厅机器人存在的问题。本发明方法：展厅机器人多模态场景感知系统：感知当前场景，利用RGB图像和激光点云的融合特征获得候选目标物体；提取场景中所有候选目标物体的图像特征；展厅机器人多模态环境理解系统：展厅机器人接受语音指令，并利用视觉语言多模态大模型理解出目标物体及用户意图，然后从系统中提取该目标物体文本的高维语义特征，从候选目标物体中找出目标物体；基于多模态大模型的展厅机器人智能导航系统：展厅机器人按照意图生成的位姿序列进行路径规划与自主移动，并根据展厅机器人多模态场景感知系统提供的实时变化的场景动态调整自身行为。
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公开(公告)号：CN118397094A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410648248.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06T7/73 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 基于集中式神经网络的移动机器人多场景视觉定位方法，涉及轨迹规划领域。本发明是为了解决现有多场景视觉定位方法还存在定位效率低的问题。本发明包括：移动机器人获取待视觉定位图像，将待视觉定位图像输入到训练好的集中式神经网络中，获得每个待视觉定位图像的三维场景坐标和一维不确定度；利用PnP位姿求解算法和每个待视觉定位图像的三维场景坐标、一维不确定度获得每个移动机器人摄像头的六自由度位姿。集中式神经网络的每个特征提取单元中包括两个分支，其中一个分支能够跨场景提取通用特征，另一个分支致力于学习针对每个单独任务的特征定制的软注意掩码。本发明用于多场景视觉定位。
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公开(公告)号：CN117218414B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311124039.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法及存储介质，包括以下步骤，步骤1：从存储模块中随机取出一组SMT缺陷样本图像；步骤2：同时使用输入的SMT缺陷样本图像和从存储模块中随机取出的SMT缺陷样本图像来训练分类器；步骤3：使用线性样本压缩技术以频率K对输入的小批量SMT缺陷样本图像进行压缩；步骤4：利用压缩后的SMT缺陷样本图像更新存储模块，最终得到的分类器用来完成SMT缺陷检测任务。本发明提出的一种基于线性样本压缩的表面组装板缺陷检测方法，将不同的样本通过线性组合压缩在一起，而不是删除它们，从而在提高算法的精确性的同时有效地降低了计算成本。
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公开(公告)号：CN115818288B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211477166.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种用于激光叉车的箱内托盘自动排布方法，包括如下步骤：S1、输入厢式集装箱的宽度W及长度L、托盘的宽度w及托盘的长度l、托盘的安全列向间距d1及安全行向间距d2；S2、满足安全列向间距d1、安全行向间距d2下获取容积最大化的托盘排列方式；S3、计算各个托盘在厢式集装箱局部坐标下的位姿。据车厢及托盘尺寸自适应的排布厢式集装箱内托盘，并自动输出各托盘在厢式集装箱内的位姿，实现激光叉车在货物装车领域的应用，还便于后续的激光叉车的自动卸货，此外，在进行托盘的自动排布的同时，排布时，在满足安全距离的前提下尽可能减少托盘间的间距，提高车厢的空间利用率。
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公开(公告)号：CN115893032B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211475519.6
申请日：2022-11-23
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种用于厢式集装箱的自动装车系统，自动规划厢式集装箱中的栈板排布，通过确定当前待装车栈板在集装箱的排布位置，即可获取当前待装车栈板在全局坐标系中的装车位姿，进而自动生成栈板装车的行驶路径，激光叉车将待装车栈板以装车位姿放置在厢式集装箱内，实现了栈板在厢式集装箱内的自动装车。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117896292A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311822329.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: H04L43/087 , H04L41/14
Abstract: 本发明揭示了一种信号抖动提取随机模型，包括以下步骤：步骤1、将抖动信号源输出的带有抖动的方波信号分成N个部分，分别进行延时配置，延迟方波之间的差为Ts/N，其中Ts为采样周期；步骤2、对N个延迟信号分别进行中相积分和同相积分；步骤3、将所有延迟信号的中相积分值相加，作为中相积分通道的输出；步骤4、将所有延迟信号的同相积分值相加，经过符号检测后作为同相积分通道的输出。而本发明将具有抖动的方波信号进行N等份的分割，然后对每一等分进行采样，通过对短暂变化的细致采样，可以提高抖动误差的测量精度，进而增大对熵源电路的利用率。通过锁相环产生不同相位的采样时钟，对抖动电路进行多相采样，大大提高了对抖动采样的概率，保证了随机序列的输出。
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公开(公告)号：CN117876313A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311868765.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种芯片表面缺陷检测方法，包括如下步骤：(1)采用CCD工业相机对待检测芯片表面进行拍摄，获取芯片表面图像；(2)基于萤火算法找出芯片表面图像的分割阈值，基于分割阈值将图像分为背景区域及目标区域；(3)将目标区域分为引脚区域及中心基板区域；(4)提取引脚区域及中心基板区域内的缺陷；(5)检测缺陷的缺陷参数，对缺陷进行分类。结合二维熵多阈值函数对萤火虫算法进行优化，可以有效平衡全局搜索和局部搜索并提高收敛性能，帮助萤火虫算法跳出局部最优从而提高分割结果的精确度。
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公开(公告)号：CN117850415A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311836873.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV路径规划方法，包括以下过程：估值网络、目标网络、环境、经验池初始化；路径规划开始；智能体agent与环境交互，在St下得到at；得到奖励rt，更新状态，得到St+1，将St、at、rt、St+1放入回放池中；从回放池中随机抽取一组St、at、rt、St+1；优化损失函数；更新估值网络Q；将此时的估值网络设定为新目标网络；路径规划结束。采用上述技术方案，采用基于深度强化学习的AGV路径规划方法，对于复杂未知的环境，AGV系统可以自寻优的寻找较优的路径，进一步提高AGV系统的工作效率，提高AGV路径规划的环境适应能力。
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公开(公告)号：CN117787830A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311795571.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种无人叉车协同充电调度方法，属于无人叉车领域。所述方法包括步骤：S1.获取所有的无人叉车的剩余电量和任务链；S2.通过设置剩余电量的阈值对所述无人叉车进行分级，并根据所述分级在对应无人叉车的任务链中插入充电任务；S3.根据插入充电任务后的任务链，预估无人叉车按照所述任务链执行后的状态，并根据所述状态和任务需求调整任务链；S4.无人叉车按照对应的任务链执行。本发明通过对无人叉车的分级管理和任务链规划，实现了无人叉车作业任务和充电任务的协同调度，提高了充电效率和调度能力，从而提高了物流和仓储系统的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN117782087A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311693960.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种移动机器人多图层间快速切换方法，包括如下步骤：(1)构建移动机器人运行环境的图层拓扑结构模型；(2)基于图层拓扑结构模型规划移动机器人当前位置所在图层到任务位置所在图层的最短图层距离的图层集合F；(3)依次构建图层集合F中不同图层的图层环境拓扑结构模型；(4)依次规划图层集合F中当前图层到下一图层入口的最短路径，完成移动机器人当前位置所在图层到任务位置所在图层的路径规划。本发明能够有效获取移动机器人当前位置至任务位置最短跨越图层集合，提高不同图层间移动机器人任务执行效率，减少任务执行时间，从而提供运输效率，降低运输成本。
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