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公开(公告)号：CN117850410A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311768924.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于在线环境学习的全时段非同伦机器人路径优化方法，包括获取地图中无障碍物区域的特征点集合，构建行人矩阵与行人矩阵知识库，利用Risk‑RRT算法生成初始启发式路径；利用行人群聚动态矩阵算法，基于行人矩阵与行人平均行进速度，更新行人群聚动态矩阵；若行人群聚动态矩阵中存在元素不小于预设行人阈值，则判断路径上出现突发人群；提取地图中每个障碍物的多个邻域特征点生成对应的核环结构；获取与突发人群具有最小距离的障碍物；若该最小距离不超过预设聚合阈值，则提取其对应的邻域特征点，以当前机器人位置为当前起始点，保持目标点不变，再次进行路径规划，生成非同伦逆向回环路径，直至机器人到达目标点。
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公开(公告)号：CN117387649A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311401204.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种概率自更新的不确定环境机器人自适应导航方法及系统，涉及机器人运动规划技术领域，该方法获取周围环境信息，构建原始二维栅格地图；对地图进行拓扑化，并设置拓扑边代价；初始化门关概率；更新本次导航任务的门关概率信息；利用改进A*算法求解不确定环境下机器人的导航策略；根据所述导航策略，机器人从当前位置向子目标点导航行驶；判断机器人是否被障碍阻塞；判断机器人是否到达终点；最终实现不确定环境机器人自适应导航。本发明解决了忽视不确定性的问题，综合考虑路径长度和不确定性，使机器人选取更安全的路径，并提高了在不确定环境中的导航效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116821361B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310697331.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/36 , G06V40/16 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，提出了一种面向人机交互的社交知识图谱推理更新方法及装置，包括：以人物为节点，社交关系为边构建基础社交知识库，基于所述人物的社交属性特征得到社交知识图谱；建立交互问答机制网络和性格模型；采集社交对象的交互信息，若所述社交对象的身份信息存在于社交知识库中，输出所述社交对象的社交知识；若不存在，则调用交互问答机制网络和性格模型，实现社交知识库的推理更新。本发明根据知识图谱的社交知识聚类，既可刻画微观社交对象，又可以描绘宏观社交图谱的大型知识网络，可以有效推理和更新社交知识图谱。
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公开(公告)号：CN117808035A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311767852.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 苏州大学
IPC: G06N3/008 , G06N5/022 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及服务型机器人和人工智能领域，尤其是指一种机器人导航与舒适跟随交互方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建服务机器人的先验知识库；接收来自用户的自然语言指令进行处理，将处理后的自然语言指令与知识库进行关键词匹配，以提取多个目标地标点的坐标信息和目标人物信息；识别到目标人物后，根据初始跟随距离在规划的最优路径下进行跟随，并对初始跟随距离进行实时优化，根据优化后的跟随距离调整对目标人物的跟随距离，并且将优化后的跟随距离作为下次跟随的初始距离更新到所述目标人物知识库中。本发明能够实现多坐标的导航以及智能跟随任务，借助先验知识库和用户的反馈信息更新跟随距离，以提供舒适和个性化的人机交互体验。
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公开(公告)号：CN120043547A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411991424.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G01C21/34 , G06Q10/047 , G06N20/00 , G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种机器人自适应导航方法和系统，其中，该方法能够使机器人能够在执行任务过程中自主收集环境信息并改善自身决策，解决难以有效利用导航经验的问题。本发明利用一种基于高斯混合模型的障碍物位置特征自学习方法，解决了环境先验信息获取困难的问题。本发明设计了一种基于指数加权移动平均和粒子滤波的障碍物概率实时估计方法，提高了机器人在聚集性人群这种不确定环境中的导航效率。本发明的机器人自适应导航方法效果显著，能够有效进行避障。
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公开(公告)号：CN117387649B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311401204.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种概率自更新的不确定环境机器人自适应导航方法及系统，涉及机器人运动规划技术领域，该方法获取周围环境信息，构建原始二维栅格地图；对地图进行拓扑化，并设置拓扑边代价；初始化门关概率；更新本次导航任务的门关概率信息；利用改进A*算法求解不确定环境下机器人的导航策略；根据所述导航策略，机器人从当前位置向子目标点导航行驶；判断机器人是否被障碍阻塞；判断机器人是否到达终点；最终实现不确定环境机器人自适应导航。本发明解决了忽视不确定性的问题，综合考虑路径长度和不确定性，使机器人选取更安全的路径，并提高了在不确定环境中的导航效率。
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公开(公告)号：CN116821361A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310697331.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/36 , G06V40/16 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，提出了一种面向人机交互的社交知识图谱推理更新方法及装置，包括：以人物为节点，社交关系为边构建基础社交知识库，基于所述人物的社交属性特征得到社交知识图谱；建立交互问答机制网络和性格模型；采集社交对象的交互信息，若所述社交对象的身份信息存在于社交知识库中，输出所述社交对象的社交知识；若不存在，则调用交互问答机制网络和性格模型，实现社交知识库的推理更新。本发明根据知识图谱的社交知识聚类，既可刻画微观社交对象，又可以描绘宏观社交图谱的大型知识网络，可以有效推理和更新社交知识图谱。
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