公开(公告)号：CN113516300B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202110678584.8

申请日：2021-06-18

Applicant: 北京控制工程研究所

Inventor： 汤亮 ,  黄煌 ,  刘昊 ,  刘乃龙 ,  任和 ,  谢心如 ,  高锡珍

IPC: G06T17/00 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种多任务多约束高可信实时自主决策优化方法及系统，其中，该方法包括如下步骤：步骤S1：对机器人获得的矩形件进行尺寸测量，得到矩形件的尺寸信息；步骤S2：对储存盒内放置环境进行拍照，利用图像处理技术得到储存盒环境俯视图；步骤S3：将储存盒环境俯视图映射成一个二值矩阵；步骤S4：生成一个与矩形件长宽相同的第一卷积核矩阵，将第一卷积核矩阵与步骤S3的二值矩阵做卷积运算，得到放置矩阵；步骤S5：生成一个第二卷积核矩阵，将第二卷积核矩阵与步骤S4得到的放置矩阵做卷积运算，得到价值矩阵；所述价值矩阵中值最小的元素位置即为放置的像素坐标系最优位置。本发明能够处理存在强烈外干扰作业情况下的放置优化问题。

公开(公告)号：CN113516300A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110678584.8

申请日：2021-06-18

Applicant: 北京控制工程研究所

Inventor： 汤亮 ,  黄煌 ,  刘昊 ,  刘乃龙 ,  任和 ,  谢心如 ,  高锡珍

IPC: G06Q10/04 ,  G06T17/00 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种多任务多约束高可信实时自主决策优化方法及系统，其中，该方法包括如下步骤：步骤S1：对机器人获得的矩形件进行尺寸测量，得到矩形件的尺寸信息；步骤S2：对储存盒内放置环境进行拍照，利用图像处理技术得到储存盒环境俯视图；步骤S3：将储存盒环境俯视图映射成一个二值矩阵；步骤S4：生成一个与矩形件长宽相同的第一卷积核矩阵，将第一卷积核矩阵与步骤S3的二值矩阵做卷积运算，得到放置矩阵；步骤S5：生成一个第二卷积核矩阵，将第二卷积核矩阵与步骤S4得到的放置矩阵做卷积运算，得到价值矩阵；所述价值矩阵中值最小的元素位置即为放置的像素坐标系最优位置。本发明能够处理存在强烈外干扰作业情况下的放置优化问题。