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公开(公告)号：CN116630431A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310352633.8
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种大场景下光学运动捕捉系统的精度标定方法，属于光学运动捕捉系统技术领域。本发明提出的标定方法适用于大场景复杂场景下的光学运动捕捉系统的精度标定，能够解决光学运动捕捉系统各区域间相机共视区域小、相机与目标距离远、共视相机数量少等导致标定困难的问题。此外，本发明通过对各区域分开标定，确定各区域内光学捕捉系统的标定精度，再进行整个区域下光学运动捕捉系统的整体精度标定，能够准确、可靠地实现大场景下光学捕捉系统的精度标定。
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公开(公告)号：CN112232248B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011141551.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多线LiDAR点云数据平面特征的提取方法及装置。提取方法包括：获取多线LiDAR的原始点云数据，得到包括N条扫描线的距离图像；找出每条扫描线的断点，利用断点将各扫描线分割为若干子段；以子段为单位进行扫描线上和扫描线间的生长，得到合并子段；根据合并子段的面积、维度特征描述符、点集变化最小的方向、被投票平面的法向量确定合并子段在各个潜在平面上的投票得分，选取得分较高的若干个潜在平面作为该合并子段的候选平面；选出为候选平面投票的合并子段进行平面拟合，得到若干平面片；将若干平面片进行以点为单位的区域生长，生长停止后计算各平面片的参数，完成平面特征的提取。本发明能够准确和完整的提取出多线LiDAR点云的平面特征。
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公开(公告)号：CN113154989A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011564384.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01B5/004
Abstract: 本发明涉及一种UWB系统的动态精度标定方法，属于精度标定技术领域。标定方法包括：将UWB标签固定在工业机器人的末端，测量得到UWB标签相对于工业机器人末端的距离；控制机器人按照预先规划好的轨迹运动，工业机器人记录UWB标签的运动轨迹，得到UWB标签的真实位置信息；同时通过UWB系统监测UWB标签，得到UWB标签的观测位置信息；将真实位置信息和观测位置信息进行统一；在统一坐标系下，比较真实位置信息和观测位置信息的差异；根据差异计算UWB系统的动态运动误差，完成UWB系统的动态精度标定。本发明利用工业机器人精度高、稳定性好、且能够三维运动特点，提高了UWB系统动态精度标定的准确性，并且本发明整体标定过程简单，可靠。
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公开(公告)号：CN112305558A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011141581.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种利用激光点云数据的移动机器人轨迹确定方法及装置，属于定位技术领域。方法包括：获取每帧的扫描点云数据；提取点特征和平面特征；根据相邻两帧的点特征确定点特征关联，平面特征确定相邻两帧是否存在平面特征关联；若存在平面特征关联，则根据这两帧中关联的平面对的法向量确定相关矩阵；若相关矩阵的秩小于满秩，或者秩等于满秩、且条件数大于条件数设定阈值，则结合平面特征关联和点特征关联确定帧间位姿变换矩阵；若秩等于满秩、且条件数小于等于条件数设定阈值，则根据相关矩阵确定帧间位姿变换矩阵。本发明通过对平面特征的系统约束进行判断，进而选择不同的方法确定移动机器人的帧间位姿变换矩阵，提高了定位的精度。
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公开(公告)号：CN118376235A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410375711.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于多源传感器融合导航技术领域，具体涉及一种视觉惯性超宽带融合导航中UWB锚点位置估计方法及系统，首先通过开源VINS‑MONO算法完成视觉/惯性融合导航系统初始化，并建立视觉/惯性融合导航系统坐标系；之后开始收集观测值数据，该观测值数据包括视觉/惯性融合导航系统的定位结果和UWB测距值；当观测值数量达到设置的阈值，先通过最小二乘原理估计得到锚点位置的初值，之后通过抗差岭最小二乘迭代计算UWB锚点位置，然后计算GDOP对估计的UWB锚点位置进行精度评估。本发明提出一种基于抗差岭最小二乘的UWB锚点位置估计和基于GDOP的UWB锚点位置精度评估方法，在保证UWB锚点位置估计精度的前提下实现UWB锚点位置的快速估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114161425B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111626426.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种工业机器人的误差补偿方法，属于工业机器人技术领域。误差补偿方法包括：将指定运动位置输入初始机器人运动学模型，利用逆向运动求解出各关节轴的旋转角；将得到的各关节轴的旋转角输入实际机器人运动学模型，利用正向运动求解得到指定运动位置对应的第一补偿位置；将工业机器人的运动空间进行网格划分，确定第一补偿位置所处的网格，根据该网格的各顶点误差，利用空间插值方法得到该网格中第一补偿位置处的误差，进而结合第一补偿位置和该点的误差得到第二补偿位置，以第二补偿位置进行误差补偿。本发明结合了轴线测量法和空间网格法对工业机器人进行误差补偿，有效提高机器人的绝对定位精度。
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公开(公告)号：CN112304218B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011139819.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明涉及工业机器人的工具中心点位置标定方法及系统，属于工业机器人标定技术领域，本发明的标定方法通过五个点测量得到法兰末端坐标系在激光跟踪仪下的变换矩阵，之后无论给机器人安装何种工具，都只需要利用跟踪仪再测得一个点，即固定在工具上的靶球位置，就能解算TCP位置，有效提高了标定的效率。由于本发明的方法不需要控制机器人运动，只需要利用激光跟踪仪测得法兰盘上的多个位置，就能完成TCP的位置标定，大大简化了标定过程；并且，由于无需机器人运动，也避免了机器人的位置误差引入标定过程，提高了标定精度。
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公开(公告)号：CN110443836B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910550064.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于平面特征的点云数据自动配准方法及装置，属于三维激光扫描技术领域。本发明首先通过平面分割算法对点云数据进行平面分割得到平面片，并计算各平面属性信息，然后通过平面片属性信息、平面间相互关系以及旋转平移几何约束建立平面片间的对应关系，得到用于坐标转换参数求解的对应平面对集合，利用平面参数求解坐标转换参数，根据建立的点云配准总体一致性度量，选择最优解，即为最终配准结果。该方法综合利用平面属性信息、平面间约束以及空间几何约束确保了配准过程的准确性和高效性，且不依赖额外的强度或色彩信息，对于各种平台获取的点云数据均能有效进行配准，适用性强。
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公开(公告)号：CN112257597A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011141582.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种点云数据的语义分割方法，属于点云数据处理技术领域。本发明从点云数据的几何特性出发，结合深度学习底层理论构建语义分割网络模型，该语义分割网络模型将CrossLink网络结构与深度学习理论中的Densenet网络相结合，保证了不同尺度下点云信息充分融合，增加了点云语义分割场景尺度变化的鲁棒性。解决了点云实际处理工程中分割精度不佳、分割消耗时间长以及处理点云数据量有限的问题。
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公开(公告)号：CN110426075A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910538572.8
申请日：2019-06-20
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种野外基线长度确定方法及装置，该方法首先收集野外基线的测定数据，所述测定数据包括测定时的特征和该特征下测定的野外基线长度，所述特征包括测定时间和测定环境数据，所述测定环境数据包括气温和湿度；然后构造深度学习模型，利用收集到的野外基线的测定数据对深度学习模型进行训练，得到野外基线长度与特征的对应关系；最后获取当前时间和当前环境数据，将获取的当前时间和当前环境数据输入到训练后的深度学习模型中，得到当前时间野外基线的长度。本发明使得最终确定的当前时间野外基线的长度是一个随时间和环境不断变化的值，提高野外基线长度确定的准确性和可靠性。
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