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公开(公告)号：CN119784963A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411763237.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/05 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01C21/16 , G01S19/45 , G01S19/47 , G01S17/86 , G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下的全局语义高程地貌地图构建方法，其使用语义分割网络对室外机器人移动环境中的复杂地貌进行更为细致的划分，并通过图像关键帧筛选、点云语义映射和多传感融合等步骤，创建含有丰富环境信息的高程地貌地图，以用于提高室外机器人的导航效率。同时，本发明能够详细表征地貌起伏落差变化以及周围环境物体的高度信息，弥补二维栅格地图构建室外环境模型的不足，为室外机器人的导航提供了更为详细的环境信息，提高了机器人导航的准确性和合理性；此外，语义高程地图是一种栅格地图，能降低地图存储量，极大提高机器人处理器的运算效率，也可降低野外机器人芯片的性能需求。
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公开(公告)号：CN119536277A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411692426.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/692 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了基于轻量化改进YOLOv5的移动机器人编队控制方法及系统，该方法首先对RGBD相机进行配置与校准，通过RGBD相机实时采集RGB图像，传入目标检测神经网络，获取检测框位置。其次基于目标检测结果，利用卡尔曼滤波器预测跟踪领导者状态。然后获取领导者深度值，解算领导者相对相机坐标系下的实际位置，得到领导者在地图坐标下的位置。最后依据领导者地图坐标下的位置，绘制贝塞尔曲线作为跟随者移动轨迹，跟随者使用模型预测控制法依据轨迹跟随领导者移动，若领导者丢失，则领导者重新检测。本发明有助于保持跟随者跟踪的流畅性，提高跟踪的精度，并可支持对1到2个领导机器人的跟随，实现编队控制。
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公开(公告)号：CN117910194A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310317995.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于双层优化模型的碳封存以及P2G设备容量优化方法，在建模过程中基于密度思想选取初始聚类中心，应对系统风电的不确定性，提高高维时序风电数据的聚类效果，使用杰卡德距离作为距离度量改进现有的K‑means算法得到典型的风电场景。所建立的双层优化模型以CCUS装置碳封存和P2G设备容量为上层优化变量，最小化投资成本和环境成本为上层优化目标；以典型场景下各个设备出力为优化变量，基于碳捕集电厂运行工况的精细化建模，综合考虑能源系统运行的约束条件，最小化综合能源系统的运行成本为优化目标建立下层优化模型。采用细菌觅食算法对该双层优化模型寻优，以提高模型求解速度。
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公开(公告)号：CN114115323B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111543956.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种三舵机驱动的仿鸟类扑翼飞行器的建模及控制方法，基于三舵机独立控制的仿生扑翼飞行器，建立其动力学模型，并基于该模型设计了飞行控制方案。扑翼飞行器通过提升改变机翼扑动频率提升自身的升力和推力，通过改变机翼扑动的平衡位置改变飞行器的俯仰角度的姿态，实现飞行器的快速俯冲和爬升等飞行动作。同时扑翼飞行器改变尾翼的扭转角度可以实现转向动作。飞行控制系统根据导航信息生成平面恒速飞行的飞行指令，位置和姿态控制系统根据飞行指令和建立的气动模型生成舵机驱动信号。在飞行器动力处于低耦合的情况之下实现对扑翼飞行器的俯仰角度、偏航角度和横滚角度的控制，以此实现扑翼飞行器的位置控制。
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公开(公告)号：CN117621081A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311777311.4
申请日：2023-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种舒适空间约束下的机械臂运动规划方法及规划系统，属于服务机器人末端路径规划领域，包括以下步骤：S1、构建被服务人的三维舒适空间模型，并通过机械臂的末端运动基元制作用于启发式搜索的地图；S2、根据三维舒适空间模型在地图中引入舒适代价；S3、使用ARA*算法对地图进行启发式搜索，依据评估函数扩展节点，再对每个新扩展的节点做碰撞检测以确定节点的可用性，直至获得综合代价最小且无关节碰撞的最优路径。本发明采用上述舒适空间约束下的机械臂运动规划方法及规划系统，实现了对机械臂末端路径的规划，使其能尽可能减少对被服务人舒适空间的入侵，具有更小的综合代价和较好的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114167856B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111306004.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工情感的服务机器人局部路径规划方法。该方法包括：采用非全向移动模型，推算机器人在下一时段内的位移轨迹，然后计算采样速度区间，确定预测轨迹。将采集到的机器人周边环境因素量化建模，映射至人工情感的亲密度，恐惧度，愉悦度，喜悦度四个维度。设计合理的适应度函数fitness，评价PSO算法解的品质，在其适应度函数值最小的时候，得到优化后人工情感函数值的权重。再次对多条预测轨迹的期望值进行计算，期待值E(li)最高的预测轨迹会被决策层选择，将其作为下一帧的位姿。通讯机制将控制信息发送给控制器，控制器执行机器人在决策层所选择的动作，最终实现以人工情感为核心的自主导航过程。
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公开(公告)号：CN116051758A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211545064.0
申请日：2022-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于室外机器人的含有高度信息的地貌地图构建方法，包括地貌分割方法、地图构建方法等；根据不同地貌的特征对可通行区域进行更为详细的划分和标注；针对构建的地貌数据集用于模型训练；根据传感器获取的原始图像与点云地图之间的几何转换关系，构建地貌地图与点云地图的映射关系后创建出地貌点云地图。将高度滤波后的点云地图转换为八叉树地图，对八叉树点云计算高度存储为高度地貌地图。融合贝叶斯概率更新减少语义地图的噪声。本发明使用语义分割网络对室外机器人移动环境中的地貌进行更为细致的划分，并通过像素点扫描、坐标转换和栅格映射，创建含有丰富信息的地貌高度栅格地图，以用于提高室外机器人的导航效率。
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公开(公告)号：CN114167856A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111306004.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工情感的服务机器人局部路径规划方法。该方法包括：采用非全向移动模型，推算机器人在下一时段内的位移轨迹，然后计算采样速度区间，确定预测轨迹。将采集到的机器人周边环境因素量化建模，映射至人工情感的亲密度，恐惧度，愉悦度，喜悦度四个维度。设计合理的适应度函数fitness，评价PSO算法解的品质，在其适应度函数值最小的时候，得到优化后人工情感函数值的权重。再次对多条预测轨迹的期望值进行计算，期待值E(li)最高的预测轨迹会被决策层选择，将其作为下一帧的位姿。通讯机制将控制信息发送给控制器，控制器执行机器人在决策层所选择的动作，最终实现以人工情感为核心的自主导航过程。
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公开(公告)号：CN113848715A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111135273.3
申请日：2021-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种动态事件驱动的多机器人固定时间饱和控制方法。本发明首先给出了动态事件驱动机制，该机制通过引入一个内部动态变量,利用内部动态变量的非负性，来避免多机器人系统形成编队后产生的Zeno行为，同时又使得多机器人系统节省了通信资源，延长了控制器的寿命。然后，设计了固定时间饱和控制器，能够使多机器人系统在满足控制输入饱和约束下，仍然能够给定时间内能快速完成编队任务，且不受机器人初始状态的影响。本发明弥补了传统控制的不足，设计的动态事件驱动的多机器人固定时间饱和控制方法不但节省了多机器人系统通信资源，保证没有Zeno行为发生，在控制输入饱和约束下，控制多机器人在给定时间范围内快速完成编队任务。
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公开(公告)号：CN112762921A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011550822.9
申请日：2020-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿人记忆机制的机器人概率地图更新方法，包括：针对目标物建立记忆和遗忘模型，将目标物在任意位置的概率赋予记忆属性和遗忘属性，以记忆量和遗忘速率组成遗忘曲线表示目标物在该位置的概率变化曲线；当目标物被重复识别时，触发重复识别量化机制，将每一个已发现过该目标物的位置对应的剩余记忆量和新增记忆量叠加得到对应位置的阶段起始记忆量，并赋予阶段遗忘速率，其中每个位置的新增记忆量根据历史统计数据中目标物出现次数占比得出；任意时刻下目标物在每个位置的概率，为该位置记忆量占所有位置记忆量的比重。本发明利用记忆模型提高长航时动态环境下地图更新的自适应性，从而为机器人提供相对准确的概率信息。
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