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公开(公告)号：CN116256972A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211508724.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于足式机器人驾驶操控技术领域。本发明公开了一种六足机器人人机指令组合优选方法，解决了六足机器人驾驶过程中驾驶员和机器人决策指令优选分配的问题。本发明所述的一种六足机器人人机指令组合优选方法，将驾驶员的决策指令和六足机器人的决策指令之间的分配方案作为有限状态机的状态，当六足机器人在行驶过程中稳定裕度、能量消耗和碰撞次数的约束条件超出设定的阈值时会触发状态转移，并对状态转移过程中增加转移概率来提高状态转移的灵活性。本发明能够实时的获取驾驶员与机器人之间的最优驾驶指令组合，有效的提高六足机器人的行驶性能和面对突发状况的适应性。
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公开(公告)号：CN114066773B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111422235.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于点云特征与蒙特卡洛扩展法的动态物体去除，解决了SLAM系统中出现动态对象的问题。该方法包括，步骤一，构建点云数据样本数据集，并构建三维的全局坐标系，初始化环境信息。步骤二，提取全局坐标系下的点云数据并计算其局部曲率、惯性张量矩阵和协方差矩阵作为点云空间分布特征。步骤三，搭载点云滤波器进行预处理，去除孤立点和边缘点。步骤四，创新性地提出了一种从中心到边缘的点云聚类算法，对预处理后的点云数据基于新设计的点云聚类算法聚类并确定对象的轮廓。步骤五，使用蒙特卡洛法对全概率公式进行改进，并递推和计算出点云粒子的影响权重，推断聚类对象状态，动态对象去除，静态对象保留。本发明有效的去除了物理环境中移动物体的动态信息，得到了一个真实的静态物理环境。
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公开(公告)号：CN115771145B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211506860.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于博弈论的人机协作安全控制策略是为了解决在工业场景中人和机器人处于同一工作空间时确保操作者安全的问题。本发明所述的一种基于博弈论的安全控制策略是在完全且完美信息动态博弈的条件下，通过比较距离危险度大小决定机械臂博弈的先后次序，最后通过逆向归纳法获取每个机械臂的最优策略。本发明除了能保证操作者安全外还考虑了生产效率和多机协作的问题，提高机器人在协作过程中的灵活性。
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公开(公告)号：CN114834485A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210599939.9
申请日：2022-05-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种载人足式移动平台的人机协同控制体系及方法。本发明属于足式机器人技术领域。对于传统的控制方式难以高效的完成复杂环境下的作业任务。本发明通过人机协同控制的方式，解决了这一问题，具有在复杂环境下作业完成质量高、驾驶员操纵负担低、安全性高、工作效率高等优点。本发明技术要点为：依据稳定裕度计算函数、机体速度计算函数构建平台收益函数，求解最优控制控制指令集US；依据环境信息，通过双层模糊控制系统，输出驾驶权因子α；将驾驶员操纵指令集UH、平台自主决策指令集US、驾驶自动驾驶权重因子α作为输入，依据人机指令融合策略，输出人协同控制指令集U。
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公开(公告)号：CN114972459B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210611042.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于低维点云局部特征描述符的点云配准方法。首先通过均匀采样提取两片点云的关键点，通过构建局部参考坐标系将关键点转移到一个新3D空间形成“3D”描述符；然后我们结合点云邻域内法向量夹角和、曲率和、距离和形成“邻域点特征直方图”描述符来对关键点邻域信息进行编码；“3D”描述符和“邻域点特征直方图”描述符共同组成低维点云局部特征描述符；提出的描述符首先在新的3D空间中对“3D”关键点位置径向搜索，减少了对应点对的搜索空间；最后使用“邻域点特征直方图”描述符通过RANSAC算法进行配准。该算法能够在较短的时间里获得准确的配准效果，适用于对配准效果要求高的精密测量领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114834485B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210599939.9
申请日：2022-05-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种载人足式移动平台的人机协同控制体系及方法。本发明属于足式机器人技术领域。对于传统的控制方式难以高效的完成复杂环境下的作业任务。本发明通过人机协同控制的方式，解决了这一问题，具有在复杂环境下作业完成质量高、驾驶员操纵负担低、安全性高、工作效率高等优点。本发明技术要点为：依据稳定裕度计算函数、机体速度计算函数构建平台收益函数，求解最优控制控制指令集US；依据环境信息，通过双层模糊控制系统，输出驾驶权因子α；将驾驶员操纵指令集UH、平台自主决策指令集US、驾驶自动驾驶权重因子α作为输入，依据人机指令融合策略，输出人协同控制指令集U。
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公开(公告)号：CN116380118A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211506970.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明针对3D激光雷达户外道路建图时Z方向漂移问题，公开了一种适用于平面道路的3D激光雷达里程计优化方法，所述方法包括：提取一帧点云，去除点云畸变后进行点云匹配得到两帧之间机器人的偏移量；提出一种道路地面点提取方法将提取出的地面点云进行道路种子点提取；将种子点集投影到全局坐标系下并利用奇异值分解方法对种子点集进行平面拟合建立平面模型；将点云匹配得到的位置坐标作为预测值，将拟合平面模型计算出的位置坐标作为观测值进行卡尔曼滤波并实时修正激光雷达里程计。本发明能够有效的优化移动机器人在平坦道路上建图时产生的Z轴方向漂移问题，保证移动机器人建图的精确性。
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公开(公告)号：CN114972459A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210611042.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于低维点云局部特征描述符的点云配准方法。首先通过均匀采样提取两片点云的关键点，通过构建局部参考坐标系将关键点转移到一个新3D空间形成“3D”描述符；然后我们结合点云邻域内法向量夹角和、曲率和、距离和形成“邻域点特征直方图”描述符来对关键点邻域信息进行编码；“3D”描述符和“邻域点特征直方图”描述符共同组成低维点云局部特征描述符；提出的描述符首先在新的3D空间中对“3D”关键点位置径向搜索，减少了对应点对的搜索空间；最后使用“邻域点特征直方图”描述符通过RANSAC算法进行配准。该算法能够在较短的时间里获得准确的配准效果，适用于对配准效果要求高的精密测量领域。
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公开(公告)号：CN116256972B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202211508724.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于足式机器人驾驶操控技术领域。本发明公开了一种六足机器人人机指令组合优选方法，解决了六足机器人驾驶过程中驾驶员和机器人决策指令优选分配的问题。本发明所述的一种六足机器人人机指令组合优选方法，将驾驶员的决策指令和六足机器人的决策指令之间的分配方案作为有限状态机的状态，当六足机器人在行驶过程中稳定裕度、能量消耗和碰撞次数的约束条件超出设定的阈值时会触发状态转移，并对状态转移过程中增加转移概率来提高状态转移的灵活性。本发明能够实时的获取驾驶员与机器人之间的最优驾驶指令组合，有效的提高六足机器人的行驶性能和面对突发状况的适应性。
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公开(公告)号：CN115771145A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211506860.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于博弈论的人机协作安全控制策略是为了解决在工业场景中人和机器人处于同一工作空间时确保操作者安全的问题。本发明所述的一种基于博弈论的安全控制策略是在完全且完美信息动态博弈的条件下，通过比较距离危险度大小决定机械臂博弈的先后次序，最后通过逆向归纳法获取每个机械臂的最优策略。本发明除了能保证操作者安全外还考虑了生产效率和多机协作的问题，提高机器人在协作过程中的灵活性。
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