公开(公告)号：CN115657676A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211321954.3

申请日：2022-10-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  毛艺钧 ,  丁焱 ,  焦崇珊 ,  杨勐 ,  郑南宁

IPC: G05D1/02

Abstract: 一种基于优先级的集中式多AGV多径通道变道决策规划方法，包括如下步骤：S100：根据预先制定的多径通道通行规则进行路径资源的合理分配，确认多径通道下AGV是否需要变道的变道决策结果；S200：按照各AGV优先级顺序，接收所述变道决策结果，对当前AGV进行行为级规划，规划出变道的具体语义动作，并在云端生成时空通道给单机AGV。该方法能够让多AGV系统在宽阔路径上有更强大的适应性和高效性，能够让多AGV系统的宽阔路径下减少拥堵和解决突发情况。

公开(公告)号：CN114972937B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210024765.3

申请日：2022-01-11

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  宋翔 ,  丁焱 ,  景鑫 ,  焦崇珊 ,  毛艺钧 ,  于航

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 一种基于深度学习的特征点检测与描述子生成方法，包括如下步骤：S100：构建新的卷积神经网络；S200：利用所述新的卷积神经网络预测输入图像的特征点并且生成描述子向量；其中，所述新的卷积神经网络结构由两部分组成，第一部分为编码器，用于输入图像的特征编码；第二部分为3个解码器，第一个解码器生成描述子特征图，第二个解码器生成特征点的独特性特征图，第三个解码器由不同层的神经网络特征拼接作为输入生成准确度特征图。本方法生成的特征点具有更高的定位精度和独特性，有助于提高特征点匹配的性能以及后续任务的精度。

公开(公告)号：CN114972937A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210024765.3

申请日：2022-01-11

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  宋翔 ,  丁焱 ,  景鑫 ,  焦崇珊 ,  毛艺钧 ,  于航

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深度学习的特征点检测与描述子生成方法，包括如下步骤：S100：构建新的卷积神经网络；S200：利用所述新的卷积神经网络预测输入图像的特征点并且生成描述子向量；其中，所述新的卷积神经网络结构由两部分组成，第一部分为编码器，用于输入图像的特征编码；第二部分为3个解码器，第一个解码器生成描述子特征图，第二个解码器生成特征点的独特性特征图，第三个解码器由不同层的神经网络特征拼接作为输入生成准确度特征图。本方法生成的特征点具有更高的定位精度和独特性，有助于提高特征点匹配的性能以及后续任务的精度。

公开(公告)号：CN117369329A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311324085.4

申请日：2023-10-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  景鑫 ,  丁焱 ,  焦崇珊 ,  赵文哲 ,  夏天 ,  孙海燕

IPC: G05B19/042

Abstract: 一种基于异构多处理系统的AGV控制器，AGV控制器中，底板包括电源模块、按键以及外围接口；核心板通过板间连接器插在所述底板上，所述核心板包括异构多处理系统芯片、晶振和内存，所述异构多处理系统芯片包括，处理系统PS侧，其包括应用处理单元APU和实时处理单元RPU；可编程逻辑PL侧，其包括带有神经网络加速器的FPGA，处理系统PS侧将图像数据传给可编程逻辑PL侧的神经网络加速器进行基于深度学习的目标检测。

公开(公告)号：CN115755887A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211321955.8

申请日：2022-10-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  焦崇珊 ,  丁焱 ,  毛艺钧 ,  杨勐 ,  郑南宁

IPC: G05D1/02

Abstract: 一种多AGV协同感知方法，包括如下步骤：S100：基础设施传感器和AGV上传感器的感知和测量；S200：多传感器目标融合，对来自不同单机AGV和基础设施传感器的3D目标检测结果进行融合，得到目标融合结果；S300：多传感器目标融合之后进行目标追踪，所述目标追踪主要包括kalman滤波和数据关联；S400：结合动态障碍物进行实时场景信息动态障碍物和占据栅格信息更新。该方法解决AGV视野范围小，难以感知障碍物的全貌且容易受到货架等物体的遮挡等问题。

公开(公告)号：CN115755786A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211323177.6

申请日：2022-10-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 任鹏举 ,  毛艺钧 ,  丁焱 ,  焦崇珊 ,  杨勐 ,  郑南宁

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种基于流量的多AGV全局调度交管系统，包括任务分配模块、全局路径规划模块、交管控制模块；其中，所述任务分配模块用于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务；所述全局路径规划模块用于对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径；所述交管控制模块用于实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待命令或者以当前位置为起点重新规划路径。该系统可以避免出现多AGV路径冲突或者拥堵的情况，保障整体系统高效运行。