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公开(公告)号：CN118776551A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411274598.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种未知动态环境下的机基协同建图方法。本发明结合空中智能感知设备视野广阔和地面智能感知设备细节完整的感知优势，首先对二者各自搭建的三维点云地图进行动态点云滤除、噪声点云滤除、天花板及地面点云滤除、场外离群点云团滤除等预处理，得到高质量的静态点云地图；然后采用先基于FPFH特征的SAC‑IA算法粗配准，再基于ICP算法精配准，提高匹配精度的同时防止局部收敛。本发明方法在精度上相比空中智能感知设备单独建图精度提升了8%，相比地面智能感知设备单独建图精度提升了51%，显著降低了建图误差，提高感知精度、提升系统鲁棒性，在中小型室内复杂环境中实现较好的感知效果。
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公开(公告)号：CN117875676B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410277443.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了订单处理与机器人任务编排的联合调度方法，涉及智能调度技术领域，能够考虑订单指派、货架指派和机器人任务分配的联合优化，获得较优的联合调度方案。具体步骤为：首先获取订单、货架、商品、工作站以及移动机器人的信息。建立关键货架集合。生成货架向工作站的及订单向工作站的指派方案。建立多移动机器人货架搬运任务分配初始方案，连续迭代执行多次机器人间的任务交换，每次交换获得新的任务分配方案，针对新的任务分配方案重新评估完工移动距离，若改进则保留新的任务分配方案；完成任务交换之后得到最终的任务分配方案；输出货架向工作站的指派方案、订单向工作站的指派方案以及最终的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN117893674A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311664472.2
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/579 , G06N3/0499 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种空间飞行器的神经辐射场重建方法，图像处理技术、航天飞行器三维重建技术和军事应用技术领域，能够适用于大多空间飞行器的重建任务。主要流程包括采集空间飞行器可见光图像或视频数据、构建实施采集数据处理的SFM模型、处理空间飞行器可见光图像或视频数据、获取处理后的像素点匹配标签、搭建神经辐射场三维重建模型、神经辐射场三维重建模型训练、训练后神经辐射场三维重建模型对空间飞行器进行重建等步骤。本发明所提供的神经辐射场重建方法能够生成高质量的空间飞行器重建结果、捕捉到细节丰富的飞行器的几何形状和飞行器表面的纹理，包括曲面、边缘和细小的特征。
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公开(公告)号：CN117806392A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311865161.2
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D23/30
Abstract: 本发明公开了一种高速飞行器发汗冷却系统的控制方法、设备及介质。该方法包括：基于当前时刻和历史时刻飞行器的实际温度和期望温度确定目标样本，用于指示实际温度与期望温度之间的差值；基于所述目标样本，确定比例‑积分‑微分控制算法；基于当前时刻的多层前馈神经网络更新所述比例‑积分‑微分控制算法中的参数；根据所述比例‑积分‑微分控制算法的结果调整发汗冷却系统的流量。本发明可以提高高速飞行器的发汗冷却系统在复杂热流环境下的稳定性，满足高速飞行器在高速飞行时的热防护需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120088380A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510103462.4
申请日：2025-01-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种双支路三维高斯渲染优化方法，主要流程包括获取插入目标和环境背景的多视角图像数据，并通过基于结构从运动和多视图立体的方法生成初始化点云；采用三维高斯表征形式建立插入目标和环境背景的三维高斯模型及对应的渲染器；通过空间对齐将插入目标和背景整合为组合场景三维高斯模型；利用独立渲染路径分别优化前景和背景，通过感知损失与L1损失联合细化边界区域，最终生成边界清晰、细节丰富的组合场景渲染图像。本发明适用于多种三维场景组合编辑任务，能够显著提升场景边界的清晰度和渲染质量。
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公开(公告)号：CN120088400A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510103459.2
申请日：2025-01-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种外观表征一致的跨域三维场景组合编辑方法，该方法利用外观扰动的多视角图像数据，对外观一致性对齐网络进行训练，使其能够针对输入的目标域场景抽取外观表征并转化为对源域物体的颜色参数调整，使得源域目标与目标域场景之间外观表征的协调一致。采用调整颜色参数后的源域物体3D高斯模型与目标域场景3D高斯模型组合，形成外观表征一致的跨域组合3D高斯模型，经过渲染生成外观表征一致的3D组合场景渲染图像，完成跨域三维场景组合编辑任务。相较于传统的三维场景编辑方法，显著提高了外观表征一致性和跨域场景的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118776551B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411274598.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种未知动态环境下的机基协同建图方法。本发明结合空中智能感知设备视野广阔和地面智能感知设备细节完整的感知优势，首先对二者各自搭建的三维点云地图进行动态点云滤除、噪声点云滤除、天花板及地面点云滤除、场外离群点云团滤除等预处理，得到高质量的静态点云地图；然后采用先基于FPFH特征的SAC‑IA算法粗配准，再基于ICP算法精配准，提高匹配精度的同时防止局部收敛。本发明方法在精度上相比空中智能感知设备单独建图精度提升了8%，相比地面智能感知设备单独建图精度提升了51%，显著降低了建图误差，提高感知精度、提升系统鲁棒性，在中小型室内复杂环境中实现较好的感知效果。
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公开(公告)号：CN117928519B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410309965.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/00 , G06T7/73 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种服务机器人的多传感器融合定位与建图方法及系统，属于服务机器人技术领域；本方法利用了深度学习的方法提取并融合多模态语义信息，避免了传统几何信息在非结构化场景、纹理不丰富的场景中的退化问题，并且有助于减小动态障碍物对定位和建图结果的影响，同时语义信息的引入能够帮助服务机器人建立带有语义认知的环境地图，从而促进了服务机器人执行更高阶的任务，例如运送特定物体、到达指定对象附近、场景理解等；本方法建立了将语义残差、传统几何残差、光度残差、IMU预积分紧耦合的系统，能够同时利用语义和几何特征对机器人的位姿进行优化，充分提升了多传感器信息的利用率，同时通过关键帧和滑动窗口减小了计算消耗。
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公开(公告)号：CN117804448B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410200168.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自主系统定位方法、装置、计算机设备及存储介质。自主系统定位方法包括对自主系统的惯性测量数据进行状态预测以及运动补偿，并得到包含构造点的点云；将采集的超宽带数据和激光雷达特征点时间对齐和空间对齐，并记录与激光雷达特征点相对应的位置信息；基于超宽带数据补偿沿预定方向维度的激光雷达误差；计算当前迭代轮次中各个构造点的状态量预测值与各个构造点所属平面的测量值之间的残差；根据残差调整IESKF的迭代权重，并基于调整后的IESKF匹配构造点云并更新地图点。本发明利用IESKF将激光雷达特征点与IMU数据和超宽带数据进行融合，引入超宽带数据来补偿沿预定方向维度的激光雷达误差并在卡尔曼增益公式部分进行调整，提高了室内定位的性能。
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