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公开(公告)号：CN111862120B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010711561.8
申请日：2020-07-22
申请人： 苏州大学 , 苏州大学附属第一医院
摘要： 本发明公开了一种单目SLAM尺度恢复的方法，包括以下步骤：制作标定盒，所述标定盒上贯穿开设有长方形的通孔；在单目相机的视野处放置标定盒，所述单目相机经所述标定盒的通孔后再对目标物建模；所述单目相机对标定盒的内壁进行图像采集，区域分割出SLAM产生的前几帧关键帧中标定盒内壁的上下面图像；按照SLAM中特征点和三维地图点的对应关系，分别得到标定盒内壁的上下面图像的三维地图点坐标；以两平面平行为约束条件拟合所述标定盒内壁的上下面的三维地图点坐标，计算获得三维地图中标定盒内壁的上下面的距离；计算尺度因子；使用尺度因子F恢复整个三维地图尺度。其能够自动的恢复人体肠道环境下单目SLAM的尺度，效果好，精度高。
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公开(公告)号：CN108537263B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810275510.8
申请日：2018-03-29
申请人： 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括以下步骤：S1、创建环境的栅格地图；S2、提取待融合的栅格地图的Harris角点；S3、从每个待融合的栅格地图中提取出三个角点；S4、判断输入的三对角点是否可以构成三角形同构方案，如果不可以，则返回S3；如果可以，则执行S5；S5、迭代构造多边形同构方案；S6、判断待融合的栅格地图中是否还有角点未被带入三角形同构方案，如果有，则返回S3；如果没有，则执行S7；S7、选择最优的多边形同构方案，以及对应的最优变换矩阵；S8、根据最优的变换矩阵以及融合规则，实现栅格地图融合。本发明能可靠的实现栅格地图的融合，并且具有融合精度高的优点。
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公开(公告)号：CN111861874B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010713182.2
申请日：2020-07-22
申请人： 苏州大学 , 苏州大学附属第一医院
摘要： 本发明公开了一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖分后的关键帧；S2、将所述三角剖分后的关键帧投影至三维空间，获得三角剖分后的关键帧在空间坐标系下的坐标，构建关键帧的三维图像；S3、设置所述三角剖分的三角形边长阈值，滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像；S4、对所述优化后的三维图像中的每个三角形进行均匀补点，获得稠密化的单目SLAM特征点地图。其能够实现手术机器人精准导航。
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公开(公告)号：CN108594813B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810351307.4
申请日：2018-04-18
申请人： 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种大尺度室内环境下多清洁机器人任务分配方法，包括以下步骤：全局环境分割；将分割好的子区域进行编码；设置进化代数计数器t＝1，迭代次数T，机器人的数量k，种群数目N；初始化路线P(t)，断点B(t)的选择；计算每个个体中机器人i的子周游路径Hi(i＝1，2，...k)子路径所连接的子地图面积Ai(i＝1，2，..k)之和，计算k个值中的最大值；根据目标函数记录当代种群中最好的解；遗传算子操作，得到下一代路经P(t+1)，断点B(t+1)；终止条件判断；是否达到最大迭代次数；对输出的最优解使用2‑opt算法对各个子周游路径本身进行优化。使得整个机器人系统能够以更高的效率完成任务。
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公开(公告)号：CN111862120A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010711561.8
申请日：2020-07-22
申请人： 苏州大学 , 苏州大学附属第一医院
摘要： 本发明公开了一种单目SLAM尺度恢复的方法，包括以下步骤：制作标定盒，所述标定盒上贯穿开设有长方形的通孔；在单目相机的视野处放置标定盒，所述单目相机经所述标定盒的通孔后再对目标物建模；所述单目相机对标定盒的内壁进行图像采集，区域分割出SLAM产生的前几帧关键帧中标定盒内壁的上下面图像；按照SLAM中特征点和三维地图点的对应关系，分别得到标定盒内壁的上下面图像的三维地图点坐标；以两平面平行为约束条件拟合所述标定盒内壁的上下面的三维地图点坐标，计算获得三维地图中标定盒内壁的上下面的距离；计算尺度因子；使用尺度因子F恢复整个三维地图尺度。其能够自动的恢复人体肠道环境下单目SLAM的尺度，效果好，精度高。
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公开(公告)号：CN111861874A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010713182.2
申请日：2020-07-22
申请人： 苏州大学 , 苏州大学附属第一医院
摘要： 本发明公开了一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖分后的关键帧；S2、将所述三角剖分后的关键帧投影至三维空间，获得三角剖分后的关键帧在空间坐标系下的坐标，构建关键帧的三维图像；S3、设置所述三角剖分的三角形边长阈值，滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像；S4、对所述优化后的三维图像中的每个三角形进行均匀补点，获得稠密化的单目SLAM特征点地图。其能够实现手术机器人精准导航。
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公开(公告)号：CN108594813A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810351307.4
申请日：2018-04-18
申请人： 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种大尺度室内环境下多清洁机器人任务分配方法，包括以下步骤：全局环境分割；将分割好的子区域进行编码；设置进化代数计数器t＝1，迭代次数T，机器人的数量k，种群数目N；初始化路线P(t)，断点B(t)的选择；计算每个个体中机器人i的子周游路径Hi(i＝1，2，...k)子路径所连接的子地图面积Ai(i＝1，2，..k)之和，计算k个值中的最大值；根据目标函数记录当代种群中最好的解；遗传算子操作，得到下一代路经P(t+1)，断点B(t+1)；终止条件判断；是否达到最大迭代次数；对输出的最优解使用2-opt算法对各个子周游路径本身进行优化。使得整个机器人系统能够以更高的效率完成任务。
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公开(公告)号：CN108537263A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810275510.8
申请日：2018-03-29
申请人： 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括以下步骤：S1、创建环境的栅格地图；S2、提取待融合的栅格地图的Harris角点；S3、从每个待融合的栅格地图中提取出三个角点；S4、判断输入的三对角点是否可以构成三角形同构方案，如果不可以，则返回S3；如果可以，则执行S5；S5、迭代构造多边形同构方案；S6、判断待融合的栅格地图中是否还有角点未被带入三角形同构方案，如果有，则返回S3；如果没有，则执行S7；S7、选择最优的多边形同构方案，以及对应的最优变换矩阵；S8、根据最优的变换矩阵以及融合规则，实现栅格地图融合。本发明能可靠的实现栅格地图的融合，并且具有融合精度高的优点。
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公开(公告)号：CN111860643B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010698950.1
申请日：2020-07-20
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于调频模型的视觉模板匹配的鲁棒性提升方法，包括如下步骤：步骤1、使用RatSLAM算法建立拓扑地图；步骤2、在建立拓扑地图的过程中，使用高斯函数对当前场景的RGB图像进行平滑处理；步骤3、将平滑后的图像转换到Lab颜色空间；步骤4、计算图像各个颜色通道的平均值；步骤5、计算每个像素的L、a、b值与图像L、a、b三通道均值的欧氏距离，得到显著图；步骤6、将图像按列求和并进行归一化处理得到视觉模板，将视觉模板储存在拓扑地图中的经验点中。步骤7、使用SAD(sum of absolute differences)模型对视觉模板进行匹配，用于检测闭环从而对拓扑地图进行修正。本发明能够提升视觉模板的鲁棒性，从而提高图像匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN113110492A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110494874.7
申请日：2021-05-07
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种路径规划方法，其包括如下步骤：基于情景记忆模型，使用RatSLAM算法建立经验地图和相应的情景认知地图；通过Canny算子提取历史记忆图像中的道路边缘；将基于所述道路边缘从像素坐标系转换到世界坐标系下，根据所述道路边缘的斜率对连通性做初步判断；根据对潜在路径的持续观测，不断向所述潜在路径检测网络注入能量，以对道路连通性做进一步判断；将检测到的所述潜在路径与原有的所述情景认知地图融合，并对经验地图进行相应的更新；基于更新后的所述情景认知地图进行路径规划。本发明能够检测环境中潜在的安全路径，基于更新后的情景记忆模型规划出更优的路径。
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