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公开(公告)号：CN113804182A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111087246.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信息融合的栅格地图创建方法，属于室内移动机器人建图领域，包括以下步骤：S1：利用移动机器人平台获取激光与图像数据；S2：利用tiny‑yolov4获取物体类别标签信息及深度图像；S3：利用坐标转换关系将物体的类别标签对应的像素坐标转换到激光坐标系；S4：根据步骤S3的映射的坐标点，对激光点云数据进行拟合；S5：根据步骤S4的拟合结果，进行点云数据分类与标识，将动态的激光点云数据滤除；S6：利用滤除后的点云数据创建二维栅格地图。本方法提高了地图的鲁棒性，在地图里标注出语义标签，提高机器人对环境的感知能力和在复杂环境下的定位能力。
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公开(公告)号：CN113804182B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202111087246.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信息融合的栅格地图创建方法，属于室内移动机器人建图领域，包括以下步骤：S1：利用移动机器人平台获取激光与图像数据；S2：利用tiny‑yolov4获取物体类别标签信息及深度图像；S3：利用坐标转换关系将物体的类别标签对应的像素坐标转换到激光坐标系；S4：根据步骤S3的映射的坐标点，对激光点云数据进行拟合；S5：根据步骤S4的拟合结果，进行点云数据分类与标识，将动态的激光点云数据滤除；S6：利用滤除后的点云数据创建二维栅格地图。本方法提高了地图的鲁棒性，在地图里标注出语义标签，提高机器人对环境的感知能力和在复杂环境下的定位能力。
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公开(公告)号：CN113759927B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202111102957.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，属于路径规划领域，本方法中，根据仓储环境、障碍区域位置信息建立栅格地图；针对遗传算法的性能依赖于初始种群的质量、遗传算子的选择、交叉和变异操作，在求解机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，引入人工蜂群算法蜜蜂寻找蜜源机制生成初始种群，提高遗传算法初始种群质量；针对路径规划目标函数进行优化，将路径长度、路径转弯节点数、能耗因子作为评价指标；引入自适应交叉、变异算子以提高算法的收敛速度；针对改进后的遗传算法与传统遗传算法进行对比，本发明在算法收敛速度、路径平滑度和能耗方面大幅度提升。
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公开(公告)号：CN113759927A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111102957.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，属于路径规划领域，本方法中，根据仓储环境、障碍区域位置信息建立栅格地图；针对遗传算法的性能依赖于初始种群的质量、遗传算子的选择、交叉和变异操作，在求解机器人路径规划时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，引入人工蜂群算法蜜蜂寻找蜜源机制生成初始种群，提高遗传算法初始种群质量；针对路径规划目标函数进行优化，将路径长度、路径转弯节点数、能耗因子作为评价指标；引入自适应交叉、变异算子以提高算法的收敛速度；针对改进后的遗传算法与传统遗传算法进行对比，本发明在算法收敛速度、路径平滑度和能耗方面大幅度提升。
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