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公开(公告)号：CN115471696A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211066952.4
申请日：2022-09-01
申请人： 武汉联一合立技术有限公司 , 武汉科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种数据集生成方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：根据第一图片和第一图片对应的第一标注文件对预设模型进行训练，获得第一模型，通过第一模型对第二图片进行标注，获得第二图片对应的第二标注文件，根据第二图片和第二标注文件对第一模型进行训练，获得第二模型，通过第二模型对第三图片进行标注，获得第三图片对应的第三标注文件，根据第一图片、第一标注文件、第二图片、第二标注文件、第三图片以及第三标注文件生成数据集；由于本发明通过根据第二图片和第二标注文件对第一模型进行训练获得第二模型，再由第二模型获得第三标注文件，通过提高标注文件的精确度从而提高在特定场景下物体的识别率并且提高工作效率。
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公开(公告)号：CN118482711A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410596758.X
申请日：2024-05-14
申请人： 武汉联一合立技术有限公司 , 武汉科技大学
摘要： 本申请公开了一种提高建图丰富度的方法及系统，涉及机器人平台建图定位导航技术领域，所述提高建图丰富度的方法包括：通过激光雷达传感器和深度相机传感器采集激光数据和三维点云数据；对所述激光数据进行过滤处理；将所述三维点云数据过滤并转换成伪激光数据；对所述伪激光数据和过滤后的所述激光数据进行时空同步处理；引入Sigmoid函数调整贝叶斯估计算法中的似然概率，得到改进的贝叶斯估计算法；通过所述改进的贝叶斯估计算法融合时空同步后的所述伪激光数据和所述过滤后的激光数据；通过融合后的激光数据构建栅格地图。本申请形成了一个多传感器检测系统，充分发挥了多种传感器的优势，提供了更为准确和丰富的建图数据，从而提高了建图丰富度。
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公开(公告)号：CN118533164A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410597266.2
申请日：2024-05-14
申请人： 武汉联一合立技术有限公司 , 武汉科技大学
摘要： 本申请公开了一种机器人重定位方法、装置及设备，涉及机器人定位技术领域，公开了一种机器人重定位方法，包括：基于激光雷达传感器采集的机器人平台信息构建栅格地图；基于深度相机采集的物体语义信息和所述栅格地图构建回环语义地图；基于所述回环语义地图分别获取两个语义物体的地图坐标及与机器人平台的距离；基于所述两个语义物体的地图坐标及与机器人平台的距离得到机器人先验位姿；根据所述机器人先验位姿对所述机器人进行重定位。本申请可以在丢失机器人定位后，获取机器人先验位姿，准确地进行重定位，保证机器人定位算法的鲁棒性和实时性。
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公开(公告)号：CN118859927A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410781950.6
申请日：2024-06-18
申请人： 武汉科技大学
摘要： 本发明提供一种基于自由区域的机器人路径规划方法及装置，获取机器人目标区域的环境栅格地图，在所述环境栅格地图上叠加实时获取的障碍物信息，得到代价地图；遍历所述代价地图中位于自由区域的像素点，并对所述像素点进行骨架提取；基于提取出的骨架，使用A*算法规划所述机器人的移动路径。本发明通过对代价地图中的自由区域进行骨架提取，有效提高了骨架提取的效率，并在此基础上使用A*算法实现路径规划，减少了规划得到的路径曲折冗余的问题，从而得到一种实时性强、骨架提取效率高的机器人路径规划方法。
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公开(公告)号：CN113902828B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111127160.9
申请日：2021-09-26
申请人： 武汉科技大学
摘要： 本发明针对AMCL算法在重定位过程中收敛速度慢，在相似和变化环境下容易收敛错误等问题，提出了一种以墙角为关键特征的室内二维语义地图的构建方法。首先利用激光雷达进行栅格地图构建，其次使用深度相机获取墙角语义信息和非墙角物体语义标签，同时利用电子罗盘和激光雷达数据进行墙角方向性判断获取墙角类别标签，最后利用贝叶斯估计构建带有墙角类别标签和非墙角物体语义标签的语义地图。通过试验证明该方法能够克服相似和变化环境下AMCL定位不准的问题，并且在大环境场景下也能快速定位。
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公开(公告)号：CN113858258B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111170591.3
申请日：2021-10-08
申请人： 武汉科技大学
摘要： 一种轴向配油的连续旋转液压关节，其特征在于：包括依次连接的舵机(1)、转阀和柱塞马达系统，所述转阀包括左端盖(4)、右端盖(18)和外壳体(21)，外壳体内部空腔中同轴心安装有阀体(22)，阀套(6)和阀芯(24)，所述舵机(1)通过两个基座固定在转阀的左端盖(4)上，阀芯(24)左侧外伸轴端通过联轴器(3)与舵机(1)的输出轴相连，所述柱塞马达系统包括柱塞马达缸体(11)，柱塞马达轴(12)，水平布设在柱塞马达缸体内的若干柱塞孔和柱塞(15)，柱塞马达缸体右侧设置有斜盘(13)。本发明关节传动平稳，转矩/惯性比大，结构简单，尺寸小，效率高，可以高效的实现连续旋转的功能。
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公开(公告)号：CN118010051A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410127788.6
申请日：2024-01-30
申请人： 武汉科技大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明涉及一种基于骨架主次关键点链接关系的移动机器人路径规划方法。其技术方案是：对移动机器人构建的黑白灰三色栅格地图进行二值化处理，再进行腐蚀运算、膨胀运算，得到处理后地图。提取处理后地图的骨架及其主关键点；通过二分中垂线模型提取处理后地图的骨架次关键点；进而生成处理后地图的骨架主关键点与次关键点的链接树；通过处理后地图的骨架主关键点与次关键点的链接树进行路径规划，对规划的路径采用三次B样条曲线方法平滑处理，得到基于骨架主次关键点链接关系的移动机器人路径规划。本发明能降低对骨架图的依赖性，具有机器人路径规划过程中生成路径质量高、路径规划时间短和路径规划效率高的特点。
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公开(公告)号：CN116734832A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310619443.8
申请日：2023-05-25
申请人： 武汉科技大学
摘要： 本发明提供以多语义物体为主特征的语义地图重定位方法及系统，包括采集信息建立环境栅格地图并将其与主语义物体和其附近的次语义物体映射后生成语义地图，初始化粒子群，在语义地图中随机散布多个粒子并为每个粒子设置相同权重设置值，对粒子群中各粒子位姿预测，根据预测结果进行重定位，具体是计算粒子集中各粒子权重值，提取环境语义并重新进行映射，并与语义地图进行对比，根据对比结果进行权重值二次更新后获取机器人精确位姿值。本发明通过语义物体与构建好的语义地图进行匹配，能够实现更好地重定位效果。
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公开(公告)号：CN113096183B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110291251.X
申请日：2021-03-18
申请人： 武汉科技大学
摘要： 本发明属于移动机器人技术领域，公开了一种基于激光雷达与单目相机的障碍物检测与测量方法，包括对激光雷达与单目相机进行联合标定得到标定信息；通过单目相机获取障碍物对应的第一图像信息，利用深度学习网络模型对第一图像信息进行目标检测得到障碍物位置信息；利用图像分割算法对障碍物位置信息中的环境背景干扰信息进行去除得到障碍物目标区域信息；利用边缘检测算法对障碍物目标区域信息进行轮廓提取得到轮廓信息；对障碍物目标区域信息中的激光雷达点进行曲率计算得到曲率信息；根据轮廓信息和曲率信息得到障碍物的测量面；基于标定信息和障碍物的测量面上的激光雷达数据得到障碍物的尺寸信息。本发明能够准确检测障碍物并测量其尺寸。
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公开(公告)号：CN111539994B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010348294.2
申请日：2020-04-28
申请人： 武汉科技大学
摘要： 本发明提供一种基于语义似然估计的粒子滤波重定位方法，包括如下步骤：步骤S1：构建栅格地图；步骤S2：通过卷积神经网络的目标检测方法识别物体，并得到该物体的语义信息；步骤S3：利用视觉传感器模拟激光雷达，得到语义激光数据；步骤S4：构建语义地图；步骤S5：通过激光栅格地图获取障碍物似然域，通过语义地图获取物体语义似然域；步骤S6：确定机器人的准确位置。该方法充分结合了障碍物栅格信息和物体语义信息进行重定位，避免单使用激光雷达信息在相似的环境下定位失败的问题。克服了原本粒子滤波方法仅利用环境结构信息进行匹配的不足，能有效解决机器人全局重定位错误的问题，同时增强了重定位的收敛速度。
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