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公开(公告)号：CN119515975A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411559019.X
申请日：2024-11-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/73 , G01B11/00 , G06T7/10 , G06T7/12 , G06T7/33 , G06T5/70 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种甲醇罐装车加注口位姿定位方法、终端设备及存储介质，通过深度相机采集甲醇罐装车加注口的图像和点云数据，并基于CsNorm对采集的图像数据进行图像增强；通过yolov8检测模型获取左右加注口中心的大致位姿；基于法向量约束对初始点云进行分割处理，得到左右加注口的局部点云数据；基于经纬线扫描法对左右加注口局部点云进行边缘特征提取，得到边缘特征集合；构建左右加注口边缘特征集合的CPO描述子；根据特征匹配算法和相似度得分对目标点云和初始点云进行配准，得到测变换位姿矩阵；使用ICP算法对粗变换位姿进行精配准，得到最终罐装车左右加注口的精确位姿信息。本申请可以提高在光线不足或过强环境下加注口检测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118657919A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410772683.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于掩膜先验分布融合与边缘概率估计的显著性检测方法，主要解决现有技术显著性主体判断错误，检测结果中目标边缘模糊的问题。其实施方案为：1)获取数据集与检测标签；2)获取检测标签分布；3)获取边缘概率标签；4)构建检测模型；5)构建损失函数；6)训练检测模型；7)显著性检测。本发明构建的检测模型，通过感受野模块，利用分组卷积机制，降低特征图中的信息冗余，提升语义多样性；通过交叉注意力机制，将标签的先验分布融入多尺度特征中，为显著性目标主体的判断提供了先验位置信息，避免了检测结果中显著性主体判断错误的发生；通过边缘概率估计，为边缘强化提供了引导，解决了检测结果中边缘模糊的问题。
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公开(公告)号：CN117537825A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311613078.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G01C21/34 , G01S17/931 , G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种物流配送车自适应运动规划方法、设备及存储介质，包括全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划采用改进启发式函数的优化JPS算法，将传统的欧式距离函数替代为马哈拉诺比斯距离，考虑了各变量特性之间的联系以及尺度无关性，能够更准确地预估中间点到终点的路径距离。局部路径规划采用基于环境调整评价系数的改进DWA算法，能够自适应调整轨迹评价参数，生成更优的局部路径。本发明克服了传统JPS算法启发式函数效率较低的问题，减少了规划时间，提高了物流配送车全局路径的搜索效率，并适用于环境复杂多变的场景，实现了不同路况下的自适应性，极大改善了物流配送车的时效性。
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公开(公告)号：CN114063615B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111299516.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种棚内垄间农药喷洒智能车的倒车导航控制方法及系统，采集温室大棚内道路环境信息，构建原点不变的全局静态栅格地图；农药喷洒智能车在垄间倒车驶出时通过多线激光雷达感知温室大棚内田垄两旁农作物，采集智能车倒车行驶时的障碍物信息，构建以车辆为中心的局部代价地图，将动态障碍物实时投影到局部地图上并进行膨胀处理；确定可通行道路边界，生成倒车中心参考线；根据车辆定位信息、倒车中心参考线信息、动态障碍物约束以及车辆运动学约束规划局部倒车轨迹；从倒车轨迹中提取(56)对比文件凌雯雯.水稻插秧机自主作业路径规划算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库农业科技辑》农业科技辑》.2021,第D044-4页.
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公开(公告)号：CN114526739A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210085351.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人室内重定位方法、计算机装置及产品，基于几何特征匹配的位姿变换关系求解进行建图定位，并对关键帧点云和关键帧位姿进行存储；对关键帧点云进行几何特征与拓扑语义特征提取，并基于建图时保留的关键帧位姿进行地图拼接，得到几何‑拓扑语义特征地图；获取移动机器人当前位置感知点云数据并构建拓扑语义地图，与全局几何‑拓扑语义地图基于三角拓扑结构进行相似度分析进行特征匹配，并完成重定位过程的位姿粗估计；基于已知匹配关系的几何特征求解非线性最优化问题来完成移动机器人的位姿精估计。本发明解决了室内场景中无卫星信号，移动机器人在地图任意位置启动的位姿获取问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110827535B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201911043064.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 中南大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明公开了一种非线性车辆队列协同自适应抗扰纵向控制方法，设计上层间距保持控制器，根据前车、领航车的位姿、车速推算出本车的期望速度，将协同巡航控制任务转换为速度跟踪的问题；基于相似性原理将车辆运动学模型由笛卡尔坐标系转化到Frenet坐标系下，考虑了实际道路的曲率，能实现弯道的巡航控制；考虑风阻二次项、车辆载重变化、加速度波动等未知扰动的作用，设计自适应律在线估计扰动的上界，基于稳定性原理设计下层速度跟踪控制器，能在未知扰动作用下保证系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN111506081B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010410198.6
申请日：2020-05-15
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种机器人轨迹跟踪方法、系统及存储介质，将轨迹优化和控制融合到一起，更好的保证机器人进行轨迹跟踪的可行性。机器人穿越稠密障碍物时，本发明采用自适应的权重，根据差动机器人当前位置同障碍物间的最短距离相应调整目标函数中的权值，从而使得机器人在进行轨迹跟踪时能兼顾安全性、运行速度，改善障碍物区域的轨迹跟踪性能。本发明通过将避障约束放到目标函数中，将其转化为软约束，通过在容许控制空间中采样的方式寻找到最优控制输入，解决了非凸的优化问题，同时，通过动态调整权重的方式提高了移动机器人避障性能。
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公开(公告)号：CN112700371A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110005750.8
申请日：2021-01-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合可见光与红外热图像特征的复杂场景分割方法，其实施方案为：1)获取数据集与分割标签；2)数据扩充与处理；3)构建分割模型；4)构建损失函数；5)训练分割模型；6)可见光与红外热图像分割。本发明构建的具有双路特征空间自适应模块的场景分割模型，能够转换红外热特征至可见光特征空间内，并将二者的特征进行融合，从而有效利用可见光与红外热图像信息进行场景分割。本发明方法能够解决在光线条件不足或异常时的复杂场景分割问题，并可有效提高分割准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112527000A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011557897.X
申请日：2020-12-23
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种矿井下智能驾驶的局部路径规划方法及系统，步骤1：车载激光雷达检测矿井内特征信标，若存在特征信标，说明矿车即将进入弯道，进入步骤2，否则，说明矿车仍在直行阶段，进入步骤3；步骤2：提取特征信标与矿车之间角度及距离信息，根据信标在全局坐标系下的安装位置计算矿车位置，实现导航定位误差校正，进入步骤4；步骤3：在直道与弯道切接口，根据矿车反馈的车身与反应式规划路径的控制误差，调整反应式规划路径的横向偏移，实现入弯前矿车的横向控制校正；步骤4：矿车进入弯道后根据信标提示的转弯方向，生成矿车弯道期望路径。本发明能实现无人矿车在地下矿井的反应式局部路径规划与轨迹生成。
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公开(公告)号：CN112519783A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011402096.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能驾驶的自底向上平滑轨迹生成方法及系统，构建可行驶区域，对矿井巷道的壁沿进行特征提取，以此来辨别当前时刻掘进机行进路段；本发明通过在不同路段采用不同的参考点生成方法，保证了在直线路线参考点处于道路中间，在弯道路段参考点处于弯道内侧，大大提高了掘进机行驶过程中的安全性；后续再对生成的参考点进行预处理，得到参考点数量充足且便于跟踪的参考点序列。
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