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公开(公告)号：CN114967712B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210850762.5
申请日：2022-07-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明提出一种基于冲突分类搜索的多机器人路径规划方法，对路径冲突进行了更加明确的分类，提出关键相向顶点冲突、关键交叉顶点冲突和关键边冲突并设计针对冲突类型的消解方案。该方法高层根据冲突类型添加约束，低层通过路径重规划或以等待的方式更新满足约束的最短路径集合。该方法能够实现消解当前冲突并且不引发新的可避免冲突以及一次路径更新消解多个冲突的功能。本发明方法具有最优性和完备性，同时减少了算法高层的节点扩展数量和低层的路径重规划的次数，有效降低了算法的整体计算量，能够快速地为多机器人路径规划问题求出最优解。
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公开(公告)号：CN113074737B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202110318776.8
申请日：2021-03-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于机器人技术领域，一种基于场景辨识的多机器人分布式协作视觉建图方法，包括以下步骤：(1)每个机器人进行单机器人视觉建图，(2)相似场景辨识，(3)相似场景投票，(4)点云配准，(5)得到当前时刻的全局点云地图。本发明利用的是视觉传感器，与激光雷达传感器相比，具有成本低的优点。另外，机器人与邻居机器人通信的内容和通信方式实现了，在三个及三个以上机器人时，不需要保证每个机器人的运动区域都有重叠区域，只需要保证机器人与邻居机器人的运动区域有重叠的前提，就可以让每个机器人都得到全局点云地图。
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公开(公告)号：CN114967712A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210850762.5
申请日：2022-07-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种基于冲突分类搜索的多机器人路径规划方法，对路径冲突进行了更加明确的分类，提出关键相向顶点冲突、关键交叉顶点冲突和关键边冲突并设计针对冲突类型的消解方案。该方法高层根据冲突类型添加约束，低层通过路径重规划或以等待的方式更新满足约束的最短路径集合。该方法能够实现消解当前冲突并且不引发新的可避免冲突以及一次路径更新消解多个冲突的功能。本发明方法具有最优性和完备性，同时减少了算法高层的节点扩展数量和低层的路径重规划的次数，有效降低了算法的整体计算量，能够快速地为多机器人路径规划问题求出最优解。
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公开(公告)号：CN113994813B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111190008.5
申请日：2021-10-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种单电机驱动的旋转采摘末端执行器，针对当前采摘机器人末端执行器体积庞大、结构复杂、旋转时会造成线缆缠绕的问题，采用单电机驱动加机械结构传动的方式实现末端执行器的抓取和多圈旋转功能，以简化采摘机器人末端执行器结构，降低采摘机器人末端负载，提高采摘机器人采摘成功率。该结构使用单电机驱动的方式实现了末端执行器抓取叶片的闭合和旋转，大幅缩小了末端执行器的体积和重量，使得采摘机器人更加灵活，提高了采摘机器人在狭小工作空间的采摘成功率。由于本发明末端执行器采用单电机驱动，其没有大量的线缆干扰，旋转时不需考虑线缆缠绕的问题，可以实现无限多圈旋转，达到更有效的果梗分离。
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公开(公告)号：CN111103887B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010035287.7
申请日：2020-01-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术及机器人控制技术领域，一种基于多传感器的多移动机器人调度系统设计方法，包括以下步骤：(1)搭建多个移动机器人平台，(2)构建二维实验场景地图及实现多移动机器人无线通讯，(3)全局路径规划的设计，(4)设计任务的分配，(5)多移动机器人预防碰撞策略的设计，(6)开发多移动机器人调度平台软件。本发明具有以下优点：一、采用无轨自主导航的方式，扩大了机器人可自由移动范围。二、对多机器人采用分布式控制，提高了整个调度系统的动态协调性和稳定性。三、利用激光雷达及深度实感相机传感器同时对机器人周围环境进行识别检测，提高了机器人在整个任务执行过程中的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112369208A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011380345.6
申请日：2020-12-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种类球形果实的采摘顺序动态规划方法，设计了将感知点与采摘点一起进行规划的动态收获感知方法。机械臂每次采摘或感知完成后经过判断进行权值更新，添加了果实深度信息的权值更新规则。本发明所提出的动态收获感知采摘顺序规划方法在动态规划方法的基础上将采摘的感知点与采摘点相结合，与传统的基于经验的采摘顺序规划方法、全局感知方法和批量感知等方法相比，所规划的采摘顺序不仅采摘路径短，且实时性强，提高了采摘机器人的采摘效率和采摘成功率。对所设计的动态收获感知采摘顺序规划方法进行了改进，加入了基于三维空间的前后果实采摘顺序规划，避免了因采摘顺序导致的果实破坏，降低了果实采摘破坏率。
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公开(公告)号：CN106570904A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610938132.8
申请日：2016-10-25
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06T2207/10024 , G06T2207/20036 , G06T2207/30204 , G06T2207/30244
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，一种基于Xtion摄像头的多目标相对位姿识别方法，包括以下步骤：1、安装机载Xtion摄像头，2、制作并安装靶标作为被观测机器人的位姿标志，3、逐次识别多个被观测机器人并计算识别目标的相对坐标，4、逐次计算步骤3中识别到的被观测机器人的相对偏航角。本发明具有以下优点：一是，价格低廉，采用造价低的Xtion摄像头，配合简单的靶标充分利用了单目视觉处理速度快的优点，距离测量上使用了Xtion摄像头的深度信息，比单目视觉的测距方法更为准确；二是，在面对光照变化更稳定的HSV颜色空间中使用阈值分割不同颜色，简单有效；三是，采用机载摄像头的测量方式，不必局限在固定的场景中。
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公开(公告)号：CN115220453B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210850677.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提出了一种基于改进蚁群算法的AGV路径规划方法，包括：根据栅格法形成AGV运动的栅格地图；根据AGV的起点和终点以及障碍物信息形成差异化分布的初始化信息素；根据蚂蚁下一个待选网格与终点形成新的期望启发式函数；根据信息素、期望启发式信息和转角启发函数形成新的转移概率；根据新的全局信息素更新公式对全局信息素进行更新；根据局部信息素公式对局部信息素进行更新；并对全局信息素挥发因子进行自适应调整。本发明提供的技术方案能够获得更好的最优路径解，收敛速度更快，且最优路径转弯次数更少。
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公开(公告)号：CN115139315B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210884969.4
申请日：2022-07-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出一种采摘机械臂抓取运动规划方法。本发明通过对机械臂的工作空间进行划分，定义预采摘平面把整个采摘规划过程分为离线规划和在线规划两个部分，离线规划部分基于强化学习算法PPO算法进行训练。首先基于广视角进行初识别获取果实的位置，根据果实的位置投影到预采摘平面，得到果实预采摘点的位置，通过强化学习输出到达每个预采摘点的轨迹。然后我们对离线规划部分和在线规划部分进行建模，建模成旅行商问题，规划最优采摘顺序。最后机械臂按照规划的采摘顺序依次到达预采摘点以近视角识别果实果梗完成采摘。机械臂采用离线规划和规划采摘顺序能够显著提高采摘机器人的成功率和采摘效率。
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公开(公告)号：CN116382087A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310418973.6
申请日：2023-04-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于零阶梯度技术的分布式梯度追踪非凸优化方法(VS‑ZOGT)，基于无梯度技术解决网络化系统中的非凸优化问题。特别地，采用变样本容量方法下设计了一类零阶梯度估计器框架以实现在有偏梯度估计情形下算法能够以固定步长的更新形式几乎确定性收敛。在网络通讯不稳定的场景中，使用随机网络模型执行分布式系统的信息交换任务，并使用独立的非协调步长执行各自主体上的优化目标。本发明能够保证稳定减少目标函数梯度估计的方差，并消除高维优化问题中收敛速度和函数查询复杂度之间的冲突关系。与已有的零阶优化方法相比，本发明方法是更有效率的非凸问题优化算法。另外，通过仿真实验证明上述技术方案的可行性和有效性。
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