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公开(公告)号：CN115326053B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210995947.5
申请日：2022-08-18
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层视觉的移动机器人多传感器融合定位方法，采用新型特征码实现顶部底部摄像头的协同识别定位功能，同时利用获得的位姿信息用于移动机器人的数据融合算法，实现高精度的机器人定位功能，在行驶过程中，顶部摄像头用于识别铺设于地面的特征码，移动机器人能够提前对自身位姿进行纠偏，提高系统的鲁棒性，底部摄像头仅当机器人在运行至特征码上方时工作，用于移动机器人的精确定位以及在旋转过程中的冗余控制，由于摄像头识别特征码在时间上为间歇性的，引入信息更新频率高，同时没有间断的IMU传感器和轮式里程计，利用IMU和里程计提供的信息进行状态预测，通过摄像头间歇性的数据实现数据融合滤波器的状态更新。
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公开(公告)号：CN114637291B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210244362.X
申请日：2022-03-11
Abstract: 本发明公开了一种基于AGV的路径规划方法及系统，其中，基于AGV的路径规划方法包括：在第一次遍历时，AGV采用第一速度沿障碍物的外周缘移动，并获取第一图像；将多个障碍物的位置和距离定位至当前地图，并在AGV的导航路径标注对应的位置点；在当前地图标注有位置点时，触发AGV的第二次遍历；在第二次遍历时，基于多个障碍物之间的位置空间调整AGV的导航路径，并且在多个障碍物之间穿过，以同步检测多个障碍物，并形成第二图像；在第二次遍历中，监控第二图像，并抽取第二图像中各障碍物的外形，以获取障碍物的空白区域；基于空白区域触发AGV的补充操作，并在第二次遍历的导航路径的基础上进行路径调整，以在第二次遍历时完成区域的补充。
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公开(公告)号：CN118603087A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410515308.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种融合激光雷达和视觉特征码的移动机器人定位方法，在移动机器人顶部安装与地面成一定角度的摄像头获取新型特征码的定位信息，为移动机器人提供全局初始位姿；移动机器人在行驶的过程中实时开启摄像头，对于摄像头视野内没有出现特征码的地段，将根据运动模型获得移动机器人的里程计先验位姿，然后输入激光雷达点云数据进行SLAM位姿优化，得到优化后的全局位姿信息；对于摄像机视野内出现特征码的地段，通过视觉定位方法得到特征码先验位姿，经过SLAM位姿优化后与里程计先验位姿进行交叉验证，在阈值范围内选择精度更优的位姿数据，得到精确的全局位姿信息。本发明通过多传感器融合克服单一激光雷达或视觉定位的局限性。
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公开(公告)号：CN115047850B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210677925.4
申请日：2022-06-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于耦合区间观测器的注塑机电液控制系统故障监测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：根据注塑机电液控制系统，建立具有不确定性的注塑机电液控制系统动力学模型；根据注塑机电液控制系统动力学模型，在不考虑故障的情况下，构建耦合区间观测器；通过求解线性矩阵不等式获得耦合区间观测器的有效解，进而得到耦合区间观测器；根据耦合区间观测器中注塑机电液控制系统状态的上下界估计值，构建故障检测规则，实现对注塑机电液控制系统进行故障检测。本发明构建的耦合区间观测器，充分考虑了系统的不确定性，且由其形式可知，该算法具有较好的鲁棒性和适应性；且相较于传统的观测器算法具有较低的保守性和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114998667B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210497054.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多光谱目标检测方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：将获取的多光谱图像数据划分为训练集和验证集；构建的多光谱目标检测模型采用目标检测网络Yolov5作为基础架构，Backbone部分包括具有增强特征交互作用的双流特征提取网络和整合互补信息作用的自注意力特征融合模块；利用训练集训练多光谱目标检测模型，并利用验证集评估模型性能，获取最佳模型权重参数；将待测多光谱图像输入最佳模型权重参数的多光谱目标检测模型，得到待测图像中目标的坐标、类别和置信度等预测结果。本发明提供的方法通过构建多光谱目标检测模型，增强了网络对环境光照变化的鲁棒性，从而提高了模型在不良光照条件下的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117930635A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311033352.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 华南理工大学 , 中山市技师学院 , 中山迈雷特数控技术有限公司
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及在线控制器结构技术领域，尤其公开了一种基于Youla参数化的变结构在线控制器调整架构；本发明的在线控制器调整架构，包括一个粗调控制器K0和一组精调候选控制器Q；所述粗调控制器K0用于考虑系统的鲁棒稳定性和标称性能；所述精调候选控制器Q用于考虑系统局部的精细化控制性能；所述精调候选控制器Q,由一组预先设计好的稳定化控制器构成，用于现场对控制器进行微调。因此，本发明的在线控制器调整结构，包含一组可在线调整控制器的实时精调机制,并且通过设计一种切换子系统的二次稳定状态空间实现,以保证精调装置在任意切换下的稳定性。
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公开(公告)号：CN114220143B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111426059.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/18 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种佩戴口罩的人脸识别方法，包括以下步骤：设备摄像头采集实时画面，将画面输入到训练好的口罩检测模型，若检测到佩戴口罩，则将人像输入眼部检测模型，把检测到的眼部图像输入到眼部特征提取网络，得到眼部特征；若未检测到配对口罩，则将人像输入到人脸特征提取网络，得到人脸特征，把特征与对应特征库比对余弦相似度，输出满足条件的识别结果。本发明考虑了佩戴口罩的人脸与正常人脸的差异，充分利用可识别区域，同时也对特征库做分离，使设备既能识别正常人脸，又能识别佩戴口罩的人脸，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN115063848B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210560172.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光电容积描记法的非接触式人脸心率检测方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法包括：采集被检测者的人脸图像，将人脸图像分为脸部感兴趣区域和背景感兴趣区域，采用偏最小二乘法去除脸部感兴趣区域的光干扰信息，将无光干扰的脸部感兴趣区域划分为多个图像块，根据多个图像块，利用小波时频分析选择出优质图像块，进而通过权重融合得到总心率信号；根据总心率信号，利用噪声辅助多变量经验模态分解法得到最终的心率本征模式分量，进而采用峰值检测法进行测算，得到被检测者的心率值。本发明提供的方法，能够抗运动干扰和光照干扰，极大提高了心率检测的准确率，且具有较快的检测速度，适用于实际场景。
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公开(公告)号：CN116736847A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310619849.6
申请日：2023-05-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02 , G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种矩阵制造车间车辆路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，矩阵制造车间包括多台AGV和多个任务，所述方法包括：根据AGV的行驶距离和任务的交货时间，通过最近邻算法和随机算法获得初始化的种群；采用改进的遗传算法对种群进行迭代处理直到满足迭代条件，获得总成本最小的多条AGV路径；采用改进的遗传算法对种群进行迭代处理，包括：采用交叉操作和变异操作更新种群；基于约束条件，对更新后种群进行优化，对优化后的后代采用合并操作进行优化并将结果作为下一次迭代的种群。本发明将行驶距离和交货时间作为评价指标，通过采用最近邻算法和随机算法获得高质量的初始化路径解，以有效地引导改进的遗传算法进行高效搜索。
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公开(公告)号：CN116713987A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310608998.2
申请日：2023-05-26
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种服务机器人的集群调度方法及系统，其中，基于同一通讯对多个服务机器人进行工作指示，并调度多个服务机器人的位置和工作内容，其中，多个服务机器人按照工作内容进行分组，并且多个服务机器人按照工作位置进行集群调度；建立每组服务机器人进行主辅关系，其中，处于辅系统的服务机器人受控于处于主系统的服务机器人，并接收处于主系统的服务机器人的控制指令；处于主系统的服务机器人对该组的工作内容进行工作，并对处于辅系统的服务机器人进行位置调度，其中，处于辅系统的服务机器人追随处于主系统的服务机器人或者根据处于主系统的服务机器人传输的位置信号进行位置调度。
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