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公开(公告)号：CN103605979A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310641637.4
申请日：2013-12-03
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本申请公开了一种基于形状片段的物体识别方法，包括：分别提取训练图像的边缘形状片段和测试图像的边缘形状片段；使用所述训练图像的边缘形状片段，构建物体边缘形状片段模型；从所述测试图像的边缘形状片段中选取出特定的边缘形状片段作为候选边缘形状片段，所述特定的边缘形状片段与所述物体边缘形状片段模型中的边缘形状片段的相似度必须大于第一阈值；利用Hough变换，求出Hough空间的概率最大值点，确定待测物体的参考点位置；根据所述待测物体参考点位置，对所述候选边缘形状片段进行筛选，得到实际物体轮廓片段。有效地解决了传统方法对柔性物体以及外观特征不稳定物体难以识别的问题。
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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
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
Abstract: 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：CN108594813B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810351307.4
申请日：2018-04-18
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 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：CN103631264A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310646196.7
申请日：2013-12-04
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供一种同时定位与地图创建方法及装置，通过对机器人的位姿初始值进行高斯概率分布、离散近似，生成该机器人在下一时刻的多个位姿采样，计算各个位姿采样的权重并获取与预先设置的采样权重范围相匹配的权重作为目标权重，将与目标权重对应的位姿采样确定为目标位姿采样，并获取与位姿采样相应的感知信息，利用感知信息更新预先设定的全局地图中与所述目标位姿采样相对应的位置相关联的路标，使得能够更快速的实现收敛，以较少的粒子就能达到较高的定位精度，并且定位精度基本不受粒子数的影响。
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公开(公告)号：CN103616021A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310649076.2
申请日：2013-12-04
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本申请提供一种全局定位方法及装置，通过获取机器人当前的感知信息，将感知信息融合到高斯分布中生成提议分布，然后对提议分布进行测量更新得到机器人位姿概率分布，最后利用机器人位姿概率分布计算机器人的位姿，以实现对机器人的全局定位，保证了在降低计算复杂度的基础上，提高全局定位的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103604426A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310633868.0
申请日：2013-12-02
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本申请提供了一种移动机器人位姿估计方法，包括：对当前扫描位置对应的数据和参考扫描位置对应的数据进行扫描预处理，获取待处理当前扫描数据和待处理参考扫描数据；将当前扫描位置转换为在极坐标系下的待处理当前扫描位置；将在极坐标系下的待处理当前扫描位置对应的数据转换为在待处理参考扫描数据坐标系下的数据，生成待匹配当前扫描数据；估计当前扫描位置相对于参考扫描位置的平移距离偏差值及旋转角度偏差值；使用平移距离偏差值和旋转角度偏差值，对当前扫描位置对应的数据进行修正，生成当前扫描位置的估计位姿。因此，本申请提供的移动机器人位姿估计方法，能够满足位姿估计的实时性要求。
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公开(公告)号：CN103909528A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410174786.9
申请日：2014-04-28
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: B25J19/04
Abstract: 一种单电机驱动的两自由度机器人视觉系统，包括电机、棘轮驱动机构、相机，所述电机与所述棘轮驱动机构连接，所述相机与所述棘轮驱动机构通过连接装置连接，所述电机驱动所述棘轮驱动机构带动所述相机作横向和纵向的位置变动。通过设置棘轮驱动机构，利用棘轮的间歇性工作原理来实现对相机的控制，实现相机在横向和纵向的位置变动。
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公开(公告)号：CN103578136A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310617606.5
申请日：2013-11-27
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种三维模型的简化方法及装置，该方法包括：从生成三维模型的三角面片中，获取目标三角面片；读入目标三角面片；对读入后的目标三角面片进行简化；输出简化后的三角面片；采用本发明的方法及装置，可以减小三维模型的三角面片的数目，从而减小三维模型的数据量。
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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
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 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
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院 , 苏州大学
Abstract: 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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