基于视觉重建的深度信息处理方法
    141.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114792334A

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202210512097.9

    申请日:2022-05-12

    Abstract: 本发明公开一种基于视觉重建的深度信息处理方法,该深度信息处理方法包括步骤1、机器人通过设置深度信息调整量来调节像素点的光度一致性代价值,再根据调节后的光度一致性代价值来识别像素点所处的纹理区域的类型;步骤2、当机器人识别到第一纹理区域内的像素点时,机器人利用光度一致性约束准则来处理第一纹理区域内的像素点的深度信息;当机器人识别到第二纹理区域内的像素点时,机器人利用光度一致性的代价信息和几何投影一致性约束准则来处理第二纹理区域内的像素点的深度信息;步骤3、机器人使用步骤2最新处理出的深度信息进行帧间法向量一致性约束,获得相应像素点的帧间法向量一致性代价值。

    一种地毯检测方法
    142.
    发明授权

    公开(公告)号:CN110018239B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN201910268838.1

    申请日:2019-04-04

    Abstract: 本发明公开一种地毯检测方法,包括:步骤1、控制移动机器人在待检测地面介质运动,同时启动声音传感器采集声音信号;步骤2、将步骤1采集的声音信号进行预处理,并提取出预设频率分量上对应的幅度值;步骤3、判断步骤2得到的幅度值是否小于相应的预设阈值,是则判定待检测地面介质为地毯,否则继续控制声音传感器采集声音信号;其中,预设频率分量是声音传感器的响应频段内的频率值。提高地毯检测识别的效果,减少误判。

    用于机器人探索未知区域的地图探索方法、芯片及机器人

    公开(公告)号:CN113050632B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110264567.X

    申请日:2021-03-11

    Abstract: 本发明公开用于机器人探索未知区域的地图探索方法、芯片及机器人,该地图探索方法包括:步骤S1:利用基于快速探索随机树算法的边界检测器获取符合预设通行条件的边界点;步骤S2:对步骤S1获取的边界点中的用于探索未知区域的边界点进行过滤;步骤S3:基于机器人在当前位置处探索的边界点的导航代价及其对应的收益信息,并考虑到边界点的可通行条件,从步骤S2过滤出的边界点中选择利润最高的边界点并将其配置为目标点,再控制机器人从当前位置移动至目标点,从而建立机器人的局部地图;步骤S4:重复步骤S1至步骤S4,直到建立的机器人的局部地图覆盖到整个工作区域。形成高效的RRT的地图探索算法。

    一种基于TOF摄像头的障碍物分类避障控制方法

    公开(公告)号:CN112327878B

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202011336273.5

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明公开一种基于TOF摄像头的障碍物分类避障控制方法,包括:步骤1、结合TOF摄像头采集到的目标障碍物的深度信息和TOF摄像头的内外参数,计算获取目标障碍物的纵向高度,并基于数据稳定度统计算法将目标障碍物识别分类为墙类型障碍物、玩具类型障碍物、门槛类型障碍物、沙发类型障碍物、电线类型障碍物;步骤2、根据前述的分类结果、对应类型下的目标障碍物的纵向高度以及碰撞警告信号的触发情况,决策机器人的减速避障方式或减速绕障方式,使得机器人优先进入碰撞警告信号触发状态下的红外避障模式中;其中,目标障碍物是在TOF摄像头当前的视场区域内。通过提前减速避障或减速绕障的方式来避开高速撞击障碍物,提高避障效果。

    一种回旋状路径规划方法、芯片及清洁机器人

    公开(公告)号:CN114510049A

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202210118531.5

    申请日:2022-02-08

    Abstract: 本发明公开一种回旋状路径规划方法、芯片及清洁机器人,该回旋状路径规划方法的执行主体是清洁机器人,清洁机器人在执行该回旋状路径规划方法之前已经在地图中标记出墙体的轮廓,其中,地图用于反映待清扫区域的位置特征;该回旋状路径规划方法包括:选择与墙体的轮廓线的垂直距离满足预设起点个件的位置点作为清扫起点;其中,墙体的轮廓线是待清扫区域的部分边界线;从清扫起点开始,在待清扫区域内进行回旋状路径规划,使得规划出的回旋状路径周期性地覆盖待清扫区域;其中,规划出的回旋状路径存在一部分拐弯路径比另一部分拐弯路径远离墙体,规划出的回旋状路径存在的直线路径平行于待清扫区域的最长的边界线。

    数据缓存器、芯片、机器人、数据缓存方法

    公开(公告)号:CN113254387B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202110562891.X

    申请日:2021-05-24

    Inventor: 赵旺 肖刚军

    Abstract: 本发明公开数据缓存器、芯片、机器人、数据缓存方法,该数据缓存器是连接于摄像头模组和SOC系统总线之间,所述数据缓存器包括数据转换接口、接收FIFO、单口SRAM和发送FIFO;数据转换接口用于接收摄像头模组传输过来的数据,并将传输过来的数据转换后缓存到接收FIFO;单口SRAM用于在接收FIFO的内部存储有数据时,从接收FIFO内读取当前缓存的数据,使得数据转换接口缓存的数据不将接收FIFO写满;所述发送FIFO用于将其内部缓存的数据传输给SOC系统总线;单口SRAM用于在其内部存储有数据、发送FIFO没有被数据填满且所述接收FIFO内没有存储数据时,将其内部缓存的数据写入所述发送FIFO。

    基于无线测距传感器的移动机器人定位方法、系统及芯片

    公开(公告)号:CN112880682B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202110054028.3

    申请日:2021-01-15

    Inventor: 赖钦伟 肖刚军

    Abstract: 本发明公开基于无线测距传感器的移动机器人定位方法、系统及芯片,所述移动机器人定位方法通过控制移动机器人先后遍历两个目标位置的方式来获取移动机器人在每个遍历位置与一个固定的定位基站之间的距离,而不是计算获取同一位置的机器人与不同的基站之间的距离,从而减少在定位区域摆设多个基站的麻烦,不需同时收发处理两个基站的通信指令,同时也不需构建几何关系去计算机器人的遍历位置相对于定位基站的角度关系,减少数据处理量,基于前述距离计算出的移动机器人的实时位置坐标的精度提高,可控性增强,不受里程计实时反馈的移动机器人的行走距离所存在的漂移误差的影响。

    清洁机器人及其系统的智能陪宠控制方法和芯片

    公开(公告)号:CN112773283B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202011560122.8

    申请日:2020-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种清洁机器人及其系统的智能陪宠控制方法,所述清洁机器人的智能陪宠控制方法通过判断清洁机器人机身上表面预设区域内是否存在宠物进而控制按摩模块的工作状态,所述清洁机器人系统的智能陪宠控制方法通过结合用户终端和宠物可穿戴设备,实现按摩模块能够根据宠物心率适应性调节转速也能够根据用户远程控制调节转速,使得清洁机器人在完成清洁工作的同时能够与宠物产生互动,通过按摩安抚宠物情绪,解决了宠物因无人陪伴而情绪低落的问题。

    清洁机器人的清洗座
    149.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114431780A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202011222442.2

    申请日:2020-11-05

    Inventor: 肖刚军

    Abstract: 本发明公开了一种清洁机器人的清洗座,包括主体,该主体包括清洗槽、进水装置、清洁装置和出水装置,所述清洁装置设置在清洗槽中且与进水装置相连通,所述出水装置与清洗槽的底部相连通;所述清洁装置包括底盘和若干凸起柱,所述底盘设置在清洗槽中,所述凸起柱竖直设置在底盘上,所述凸起柱上设有若干喷水机构,所述喷水机构均与进水装置相连。该清洗座不仅可以对转盘式清洁机器人进行清洁,还可以对滚动式清洁机器人进行清洁,功能强大;清洗座通过凸起柱来一边对清洁机器人的拖布进行冲洗,一边对清洁机器人的拖布进行清洁,提高了清洗座的清洁效率。

    一种机器人的数据管理方法、芯片及机器人

    公开(公告)号:CN114311029A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111577412.8

    申请日:2021-12-22

    Inventor: 赖钦伟 肖刚军

    Abstract: 本发明公开一种机器人的数据管理方法、芯片及机器人,所述机器人的数据管理方法具体包括:获取当前机器人运行数据;根据当前机器人运行数据判断机器人当前是否存在异常运行风险;若机器人当前存在异常运行风险,则将当前机器人运行数据存储至存储器中的锁定存储模块;若机器人当前不存在异常运行风险,则将当前机器人运行数据存储至存储器中的常规存储模块。本发明通过对机器人运行数据的异常运行风险预判断结果,将机器人存在异常运行风险的数据和不存在异常运行风险的数据在存储器中分区存储,便于对机器人异常运行数据进行故障分析,降低机器人故障数据追溯成本。

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