一种刚柔一体的建筑物狭窄空间的裂缝检测系统

    公开(公告)号:CN111121639A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN201911305749.6

    申请日:2019-12-18

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 一种刚柔一体的建筑物狭窄空间的裂缝检测系统,包括轮式移动小车、裂缝检测系统,轮式移动小车上设有运动控制系统、激光导航系统、超声波避障系统以及照明系统;裂缝检测系统包括移动检测平台、图像采集装置以及图像处理系统;移动检测平台为安装在轮式移动小车顶部的蛇形机械臂,图像采集装置为安装在蛇形机械臂前端的运动相机,图像处理系统包括存储器、模型训练数据集以及基于U-Net网络的裂缝检测模型;本发明的优点在于:整体裂缝检测系统自主移动可控,减少人工和物力消耗,安全性高经济效益好。

    一种基于图像的建筑构件变形测量方法

    公开(公告)号:CN110823116A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911022918.5

    申请日:2019-10-25

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像的建筑构件变形测量方法,包括:步骤S1:安装CCD相机;步骤S2:生成散斑,打印散斑贴纸,并贴于待测件表面后使用CCD相机采集初始散斑图;步骤S3:CCD相机采集待测时刻的待测散斑图,并基于初始散斑图和待测散斑图使用数字图像相关法处理获取构件表面面内位移场。与现有技术相比,本发明利用散斑图,通过图像处理的方式进行测量,可以实现无接触、大面积测量建筑构件的变形场。

    一种基于移动平台的结构振动测量设备

    公开(公告)号:CN110806257A

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201911008271.0

    申请日:2019-10-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于移动平台的结构振动测量设备,包括终端和服务端,终端包括无人机平台,以及搭载于无人机平台上的三轴相机云台和第一无线通信单元,三轴相机云台上安装有相机,服务端包括与第一无线通信单元通信的第二无线通信单元、用于控制无人机平台运动的无人机控制单元、用于根据相机拍摄的图像数据进行图像处理实时计算振动测量结果的计算单元,以及用于显示振动测量结果的数据显示单元。与现有技术相比,本发明具有扩展了视觉非接触式测量的实用性,灵活性等优点。

    基于视觉的大型建筑构件的测量系统

    公开(公告)号:CN110793448A

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201910867867.X

    申请日:2019-09-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 基于视觉的大型建筑构件的测量系统,包括测量机构和数据处理器,测量机构包括立柱、滑台、摄像头和超声波测距模块,滑台安装于立柱,摄像头安装于滑台;将测量机构对准待测构件,立柱与待测构件的高度方向平行;数据处理器执行以下操作:用摄像头对待测构件拍照,识别出图像中的待测构件,记录图像对应的拍摄高度;超声波测距模块获得摄像头与待测构件之间的距离;提取出图像中的待测构件的所有像素坐标;通过非线性逆透视变换,将图像从像素坐标系转换到世界坐标系,每个像素点转换到世界坐标系下后成正方形;获取待测构件在世界坐标系下的像素点个数,计算构件面积。本发明具有种能够快速实现大尺寸建筑构件的自动化测量的优点。

    基于多无人机视觉协同的大型施工场景实时重构方法

    公开(公告)号:CN110766782A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910838905.9

    申请日:2019-09-05

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 基于多无人机视觉协同的大型施工场景实时重构方法,利用多无人机同时对同一个目标施工场景进行拍摄,每架无人机在各自的任务区域内进行飞行拍摄;对每架无人机获得的视频进行筛选获取关键帧序列;基于高斯尺度空间定义多尺度Harris算子,用多尺度Harris算子计算获得尺度不变性的角点,基于Forstner算子对角点精定位;将精定位的角点作为关键点、参照SIFT方法对关键点进行描述,生成关键点描述向量;用KD树对关键点进行匹配,剔除无匹配的关键点,剩余的关键点形成待求的匹配点对集合;获得稀疏点云;获得稠密点云,获得场景重构模型。本发明具有能够快速对大型施工场景进行现场情况的拍摄,并且能够快速并准确地对施工场景进行重构的优点。

    基于空间相关性的传感器节点故障分类报警方法及装置

    公开(公告)号:CN110266527A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910501493.X

    申请日:2019-06-11

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于空间相关性的传感器节点故障分类报警方法及装置,其中方法包括:步骤S1:获取各传感器的数据,得到传感器数据列;步骤S2:基于各待检测传感器的邻近传感器的数据,通过循环计算方式估计各个传感器的真实值;步骤S3:得到各自的偏差值;步骤S4:判断待检测传感器数据的测量值是否存在,若为是则执行步骤S5,反之则输出第一报警信号;步骤S5:判断偏差值是否大于第一设定阈值,若为是,则输出第二报警信号,反之则将该传感器列入第一集合;步骤S6:对第一集合中的传感器,判断是否存在单个传感器的偏差值明显不同于其它传感器,若为是输出用于表征传感器数据误差的第三报警信号。与现有技术相比,本发明具提高报警准确性等优点。

    一种基于多种无线传感器节点的隧道结构远程监测系统

    公开(公告)号:CN106652405A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611016270.7

    申请日:2016-11-10

    Applicant: 同济大学

    CPC classification number: G08C17/02 H04L67/12 H04W84/18

    Abstract: 本发明涉及一种基于多种无线传感器节点的隧道结构远程监测系统,所述系统包括无线传感器、无线网关和远程服务器,所述的无线网关通过ZigBee方式连接无线传感器模块,通过3G/4G方式连接远程服务器,所述的无线传感器包括无线倾角传感器节点、无线渗漏水传感器节点、无线接缝张开传感器节点,无线网关通过ZigBee方式连接各传感器节点,无线倾角传感器节点周期性发送倾角数据至无线网关,无线渗漏水传感器节点周期性发送渗漏水数据至无线网关,无线接缝张开传感器节点周期性发送接缝张开数据至无线网关。与现有技术相比,本发明具有兼容多种传感器节点,传感器节点低能耗、高集成度、小体积,无线传感器网络生命周期长、可扩展性高、安全性高等优点。

    湿吸式真空辅助吸盘
    38.
    发明授权

    公开(公告)号:CN101774407B

    公开(公告)日:2011-06-22

    申请号:CN201010105628.X

    申请日:2010-02-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明属于仿生学领域,具体涉及一种湿吸式真空辅助吸盘。包括基座、足垫固定外圈、足垫固定内圈、足垫、管接头、真空泵和压力泵。足垫分别通过足垫固定内圈、足垫固定外圈固定在基座上;真空泵通过管接头连在基座上,将足垫中部空心处的空气抽出,形成一个负压,产生真空吸附力;压力泵经过管接头连在基座上,将液体压入足垫的储液槽,经微孔在接触表面形成一层液体薄膜,产生湿吸附力。本发明结构精简,加工组装方便,融合了湿吸吸附、真空吸附,保证了吸附的可靠性,是一种吸附力可控型及吸附力增强型的结构,有利于爬壁机器人的运动。

    六足仿生湿吸爬壁机器人
    39.
    发明公开

    公开(公告)号:CN101746429A

    公开(公告)日:2010-06-23

    申请号:CN201010102133.1

    申请日:2010-01-28

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明属于仿生学技术领域,具体涉及一种六足仿生湿吸爬壁机器人,由躯干骨架、仿生肢节、电机、驱动电路、预压结构、凸轮结构和拉绳结构组成,所有部件安装在躯干骨架上。躯干骨架包括支架、横梁,横梁安装在躯干支架凹槽中;仿生肢节包括底座、股节、胫节、弹簧钢片、柔性结构,股节、柔性结构的一端与底座相连,一端与胫节相连,弹簧钢片安装在胫节上;驱动电路对电机联合控制,电机竖直安装在电机槽中和横卧安装在横梁上;预压结构包括肢节支架、股节延伸T型支架,通过弹簧连接;凸轮结构包括凸轮、凸轮固定支架,凸轮的一端固定在电机轴上,一端与凸轮固定支架相连;拉绳结构包括拉绳支架、拉绳、闸线,拉绳通过拉绳支架与仿生肢节相连。本发明结构精简,各部分模块化、标准化,加工、组装方便,采用镂空结构,整体质量轻,多电机驱动,易于步态规划,容易实现六足爬壁机器人的稳定、可靠运行。

    一种大模型和小模型协同的机器人操作动作实时控制方法及系统

    公开(公告)号:CN119567267A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411977111.8

    申请日:2024-12-31

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种大模型和小模型协同的机器人操作动作实时控制方法及系统。本发明中首先收集并预处理多模态数据;再多模态数据进行数据编码,得到特征向量;同时利用跨模态token对齐技术对齐多模态数据,得到特征表示;然后利用特征向量与特征表示对神经网络模型训练,得到训练后的大模型;对训练后的大模型进行剪枝、蒸馏和量化操作,生成小模型;再将小模型部署至边缘计算设备,边缘计算设备实时获取当前指令文本数据并对其推理,生成机器人的动作规划;最后利用机器人的动作规划和各传感器反馈信号,实时控制机器人操作动作。与现有技术相比,本发明具有低延迟、高效率、提升触觉感知、自适应抓取和实时动作规划能力等优点。

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