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公开(公告)号：CN113562093A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110907584.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: B62D57/028
Abstract: 本发明公开了一种含有平衡装置的轮足机器人，包括机身、平衡装置和两个对称安装于机身两侧的腿部，平衡装置的工作模式包括平衡模式和抓取模式，平衡装置的两端设置有连接结构，其中一端可以与机械手等操作结构进行连接，使得平衡装置在保持机器人处于平衡状态的同时，兼具抓取物体等功能，增加了轮足机器人的功能多样性。上述轮足机器人将腿部的足端套件和轮式部件集成在同一个机器人上，能够在不同环境下实现足式运动状态和轮式运动状态的自由切换；将电机置于机身上并通过连杆系统传动，达到了减轻了足端惯量、提升运动速度、降低能量消耗的效果。
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公开(公告)号：CN112660265A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011641833.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明公开了一种基于五连杆的双足机器人腿部结构。机身上设有两组两自由度的髋关节电机组件，其输出轴固连五连杆结构的机架；机架的两端分别安装一个髋/膝关节电机，其输出轴固连髋关节连接器；髋关节连接器的连接部固定连接大腿杆件；大腿杆件通过膝关节自由绞连接小腿杆件；两个小腿杆件另一端铰接并与机器人足部铰接；第一小腿杆件上部固定有踝关节电机；踝关节电机的转动输出轴连接第一踝关节连杆的一端，第一踝关节连杆的另一端绕踝关节电机的转动输出轴转动；第一踝关节连杆的所述另一端进一步通过平行于第一小腿杆件的第二踝关节连杆与机器人足部铰接。本发明能够减小足端惯量，从而提升机器人单腿负重能力以及足部控制度。
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公开(公告)号：CN105698783A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610027908.0
申请日：2016-01-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/00
Abstract: 本发明提供一种智能车辆方阵跟驰辅助驾驶方法，过程为：确定方阵中每辆车在坐标系中所应处的位置；在车辆的相应位置安装激光传感器和红外摄像机；从方阵第一排的车辆中选定一个作为基准车，获得该基准车的位置及姿态；选定与基准车同列的所有车为列基准车，获得其姿态和位置；针对方阵中的每一行，以该行中已经进行定位的车辆为基准车，计算与该基准车相邻的待定位车辆的位置及姿态；根据之前步骤获得的所有车辆的精确位置及偏向角，将其投影至所述坐标系中，获得整体效果图，则驾驶员即可知道自己车辆所处位置，及其应该跟踪的位置。同时，方阵的整体情况及每辆车与其应当所处位置的偏差在该效果图中均被呈现。
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公开(公告)号：CN118819190A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410795752.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出一种狭窄环境多约束下的无人集群分层协同路径规划与冲突消解方法，通过结合集中式和分布式方法的优点，首先离线进行粗略的集中式地冲突消解，通过简化无人机模型和碰撞模型，生成多条全局初始无碰路径，以避免产生死锁。之后在全局初始路径的引导下，基于安全走廊聚类策略，进行实时地精细的局部协同规划，以确保生成安全高效的轨迹。本发明不仅提高了响应速度和优化效率，同时能够充分利用全局与局部信息，有效地消解了无人机间的冲突，确保路径的全局最优性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117572860A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311401483.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D105/22
Abstract: 一种具有交通环境普适性的动态时空体素决策规划方法及装置，该方法包括以下步骤：基于道路中各动态障碍物的轨迹预测结果，生成多个动态体素；基于所有候选车道的每个单位时间生成的动态体素，从当前位置出发，针对每个可能到达的目标位置，考虑每个时间或空间相连的体素之间的转移代价，搜索转移代价最低的体素序列；将搜索得到的体素序列作为边界约束，进一步求解优化轨迹。该方法将道路上动态障碍物的位置及速度均反映到体素中，能够帮助主车在各种场景下进行更加合理的轨迹规划，保证安全的同时获得最优路径。
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公开(公告)号：CN116620264A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310523373.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体强化学习的泊车任务分配与轨迹规划系统，包括车位分配子系统和轨迹规划子系统，车辆进去停车场环境后接入车位分配子系统，支持多车同时分配对应的停车位，从而避免车辆在进入后寻找车位的时间，提升泊车效率和安全性；在车位分配子系统进行车位分配时，将任务分配的需求体现在奖励值设计中，同时设计最短路径奖励以及周围车位占据影响奖励，并考虑车辆泊车轨迹长度和泊车后周围环境阻塞的影响情况；对于轨迹规划子系统，在获取最优轨迹时，将车辆当前位置与距离最近的障碍物之间的距离作为考虑因素之一，进一步优化轨迹的碰撞场景，在符合动力学约束的前提下，既保证了决策的智能性，又确保了驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN113885567B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111235644.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出一种基于冲突搜索的多无人机的路径规划方法，不仅使搜索出来的路径更符合无人机的飞行特性，更大量减少了路径规划过程中扩展节点的数量，提高了总体的规划效率。包括：将无人机采集到的点云地图预处理为体素网格地图；对所述体素网格地图进行低层级搜索，得到单个无人机的路径；根据所述单个无人机的路径，遍历约束树对所有无人机的轨迹进行冲突检测，若存在冲突则对无人机增加约束，并进行有约束的路径规划，若不存在冲突，则规划成功。
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公开(公告)号：CN113111862B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110519911.5
申请日：2021-05-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于动作‑状态联合学习的车辆尾灯状态识别方法，首先基于真实交通场景中得到的车辆跟踪序列获取连续的跟踪片段数据，采用基于注意力模型的CNN‑LSTM网络来识别各跟踪片段数据内隐含的5类尾灯动作特征：不变、踩刹车、松刹车、左转、右转；然后，基于尾灯语义分割获取各跟踪片段对应的高位刹车灯平均亮度特征，并与尾灯动作特征形成高阶特征；最后，构造线性链条件随机场模型，通过分析高阶特征建立连续片段之间的长期依赖，推断出各时刻连续的尾灯状态：无动作、制动、左转、右转；因此，本发明能够在不同的实际复杂交通场景中，准确提取出每一帧图像中不同类型、不同标准的车辆的尾灯隐含语义特征，得到尾灯在各时刻下的连续稳定状态。
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公开(公告)号：CN113255998B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110568447.9
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体强化学习的高速道路无人驾驶车辆编队方法，把车辆编队问题看作是一个多智能体协作问题，每辆车都有独立决策的能力，能够实现安全快速行驶的前提下灵活编队，即在车流量大时安全避障，不必保持队形，在车流量小时恢复队形；从图像输入直接映射到车辆控制量的端到端方式由于动作搜索空间大从而训练难度大，因此本发明仅使用多智能体强化学习方法习得换道策略，再结合S‑T图轨迹优化方法，计算出精确控制量，增加了控制约束，尊崇运动学原理，有安全保障，符合人类驾驶习惯。
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