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公开(公告)号：CN114612348A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210509235.8
申请日：2022-05-11
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请涉及机器人定位建图技术领域，提供了一种激光点云运动畸变校正方法、装置、电子设备及存储介质，通过读取激光雷达采集的一帧点云数据信息，所述点云数据信息包含多个激光点的坐标数据和每个所述激光点对应的第一时间戳信息；将所述第一时间戳信息和双目事件相机的时间轴进行对齐，并获取机器人对应第一个激光点的初始位姿信息；基于匀加速运动模型，依据双目事件相机的时间轴，计算机器人对应每个所述激光点的第一位姿信息；根据每个所述第一位姿信息和所述初始位姿信息计算机器人对应每个所述激光点的位姿变换矩阵；根据每个所述位姿变换矩阵对对应的所述激光点的坐标进行校正；本发明具有测量误差小，校正精度高的有益效果。
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公开(公告)号：CN114066960B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210036903.X
申请日：2022-01-13
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体公开了一种三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质，其中，融合方法包括以下步骤：获取第一点云信息和点云序列信息；根据自注意力机制将点云序列信息转换为由融合参数设定的第二点云信息；根据对抗自监督学习算法设计关于第一点云信息和第二点云信息的对比损失函数；基于反向传播算法利用梯度下降的方式更新融合参数，直至对比损失函数收敛，以确定最佳融合参数；根据最佳融合参数融合第一点云信息和点云序列信息，以获取融合点云信息；该融合方法的融合过程无需对点云信息进行预先标注，实现了无人机采集数据和无人车采集数据融合，简化了点云融合过程，提高了点云融合效率、融合精度。
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公开(公告)号：CN113688802A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111235190.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及生物信号处理技术领域，具体公开了一种基于肌电信号的手势识别方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：实时获取肌电信号；获取不同分类器对所述肌电信号的分类结果；根据所述分类结果的一致性获取有效结果；将所述有效结果逐个投入第一投票队列中，获取初始手势识别结果；将所述初始手势识别结果逐个投入第二投票队列中，获取最终手势识别结果；该方法利用不同分类器获取具有一致性的有效结果，去除了肌电信号中难以进行准确分类的数据，然后通过第一投票队列和第二投票队列进行两级投票获取最终手势识别结果，有效去除了因噪声数据和分类器缺陷引起的误判结果，具有数据计算量少、识别准确度高、识别效率高的特点。
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公开(公告)号：CN114863562B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210499382.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/34 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及机器人运动控制技术领域，具体公开了一种多足机器人的运动学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取关于足式生物运动的不同视频信息；根据视频信息提取运动关键信息生成骨架序列图片，并根据视频信息提取场景序列图片；根据骨架序列图片提取骨架特征信息以生成骨架分析函数，并根据场景序列图片提取场景特征信息以生成动作决策函数；根据骨架分析函数及动作决策函数的相关性建立损失函数；更新损失函数至收敛以获取足部决策模型；该方法建立的损失函数能反映骨架分析函数及动作决策函数的相似程度，使得基于损失函数收敛生成的足部决策模型能针对场景决策出最接近于真实动作的动作。
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公开(公告)号：CN115994936A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310291154.X
申请日：2023-03-23
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本申请属于数据融合技术领域，公开了一种点云融合模型获取方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据集；初始化点云融合模型的网络参数；利用训练数据集，根据改进梯度下降法迭代更新点云融合模型的网络参数，直到损失函数或网络参数收敛；每次迭代过程中，根据点云融合模型的输入样本和各网络模块的输出数据对损失函数的影响系数更新学习效率；从而可加速点云融合模型的网络参数收敛速度，进而提高点云融合模型的训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114995162B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210917080.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种多机器人的任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：根据分配比值设定自适应参数；以自适应参数作为万有引力常量，以任务的优先级或复杂性为任务质量，并仿照万有引力定律获取任务和机器人之间的关系作为引力信息；根据引力信息对机器人进行任务分配以生成任务分配集合；根据任务分配集合更新自适应参数，直至自适应参数的迭代更新次数达到预设的迭代次数；以最后获取的任务分配集合作为最优任务分配集合；该方法能针对多种不同机器人数量和任务数量的情况进行任务分配，摆脱了传统方法局部最优的缺陷，从而减少分配方法对机器人初始分布的依赖。
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公开(公告)号：CN115272439A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211182424.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域，具体公开了一种三维重建模型的融合方法、重建方法、装置、设备及介质，其中，三维重建模型的融合方法包括以下步骤：获取多个关于第一点云序列集的优质点云融合模型；根据多个优质点云融合模型基于等值权重融合生成辅助评价模型；根据每个优质点云融合模型的第一输出与辅助评价模型的第二输出的范数差建立损失函数；更新优质点云融合模型的参数至损失函数收敛；根据收敛后的损失函数设置每个优质点云融合模型的融合权重，并根据融合权重融合多个优质点云融合模型以获取融合重建模型；该方法获取的融合重建模型能基于各个优质点云融合模型的优势来进行点云融合而实现三维重建，有效提高三维重建的重建精度、鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114543831B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210404091.X
申请日：2022-04-18
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及智能导航技术领域，具体公开了一种基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取全局路径信息、车辆位置信息及驾驶风格类型；建立深度神经网络模型；生成多条形状不同的备选局部路径信息；选择一条备选局部路径信息作为试探执行路径；跟踪试探执行路径，并根据驾驶风格类型评价试探执行路径以生成反馈奖励信息；利用时序差分采样法根据反馈奖励信息更新深度神经网络模型；输出深度神经网络模型作为期望驾驶风格模型以进行路径规划。该方法获取的期望驾驶风格模型更加贴近人类的驾驶习惯、倾向，并有效提高了模型的训练和收敛速度。
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公开(公告)号：CN114995162A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210917080.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种多机器人的任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：根据分配比值设定自适应参数；以自适应参数作为万有引力常量，以任务的优先级或复杂性为任务质量，并仿照万有引力定律获取任务和机器人之间的关系作为引力信息；根据引力信息对机器人进行任务分配以生成任务分配集合；根据任务分配集合更新自适应参数，直至自适应参数的迭代更新次数达到预设的迭代次数；以最后获取的任务分配集合作为最优任务分配集合；该方法能针对多种不同机器人数量和任务数量的情况进行任务分配，摆脱了传统方法局部最优的缺陷，从而减少分配方法对机器人初始分布的依赖。
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公开(公告)号：CN114660947B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210544154.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，具体公开了一种机器人步态自主学习方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取待模仿生物的动作捕捉信息；获取待模仿生物所在的场景状态信息；根据场景状态信息构建决策网络；根据决策网络和动作捕捉信息构建对抗判别器；固定决策网络，对抗训练对抗判别器，以最优化地区分动作捕捉信息和决策网络的输出结果；根据训练后的对抗判别器训练决策网络，以生成用于控制机器人步态的动作决策模型；该方法获取的动作决策模型能直接根据场景状态信息生成与动作捕捉信息接近的动作决策，不再需依赖马尔科夫链以及隐式变量推断，大大简化了模型的训练与部署流程，有效提高模型的训练效率。
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