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公开(公告)号：CN110084198B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910350193.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于Fisher特征分析的CNN机场室内场景识别方法，属于机场室内场景识别领域。本发明包括：收集机场内部不同场景区域图像样本；对采集的图像进行筛选，制作网络训练所需的数据集，数据集里包括机场内部场景图片和场景所属的类别；搭建基于Fisher特征分析的CNN算法的深度神经网络，并设置相应参数；基于数据集对该神经网络进行训练，得出Fisher特征分析的CNN训练模型；输入当前场景图像，利用基于Fisher特征分析的CNN训练模型进行识别。本发明引用基于Fisher特征分析的CNN算法对机场室内场景进行快速识别，相比传统导航机器人使用的室内场景识别方法，提高了识别的正确率。辅助服务机器人自动导航，有效节约人力资源。
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公开(公告)号：CN110509276B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910801453.7
申请日：2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种机器人运动建模及参数辨识方法领域，尤其涉及一种基于机场跑道检测机器人运动建模及参数辨识方法领域。一种机场跑道检测机器人的运动建模及参数辨识方法，包括如下步骤：设定机场跑道检测机器人运动建模的前提条件并建立相关坐标系；采用坐标变换法建立机场跑道检测机器人的运动学模型及转移矩阵；建立系统的牛顿动力学方程；根据建立的牛顿动力学方程求解出输入电压与车轮角速度间的关系，采用最小二乘法辨识机器人系统模型的未知参数；采用拉格朗日法结合辨识结果建立最终的机器人运动系统动力学模型。本发明中所述的运动建模方法在针对机场跑道检测机器人时，可以达到建立较为准确的系统模型的目的，具有建模准确等特点。
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公开(公告)号：CN107263511A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710425602.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: B25J13/08 , B25J11/00 , G05D1/0088 , G05D1/0246 , G05D2201/0203
Abstract: 本发明公开了一种全向机场跑道检测机器人系统及其控制方法，包括：采集模块，用于获取本体状态以及机场跑道视频，并将所获取的本体状态发送到远程智能终端；控制模块，用于接收远程智能终端发送的机场跑道巡检路线后，根据巡检路线执行轨迹进行运动以及对机场跑道进行视频采集，并根据所采集的视频进行机场跑道裂纹或异物判断：若有裂纹，则将裂纹处的位置发送回远程监控端；若有异物，则控制处理模块对异物进行清理；若无裂纹和异物，则继续执行轨迹跟踪和视频采集；处理模块，用于控制机械手或吸尘器对异物进行清理。通过设置多个模块，对机器人实现多模块的控制，机器人各主要部分实现模块化设计，功能实现灵活，便于更换、升级和维护。
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公开(公告)号：CN106018409A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610543353.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01N21/84 , G01N21/01 , G01N21/8851 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明公开了一种机场跑道异物和裂纹的识别系统及其检测识别方法，该系统包括摄像头、FPGA处理器、DSP处理器，所述摄像头、FPGA处理器、DSP处理器依次连接，所述FPGA处理器和DSP处理器分别连接有显示模块。该识别方法是S1、摄像头采集机场跑道路面的跑道彩色图像；S2、FPGA读取跑道彩色图并转为跑道灰度图像，进行Sobel边缘检测；S3、边缘检测后一路存储到SDRAM中，另一路进行Hough变换，去除标线；S4、形态学滤波；S5、检测跑道图像中是否有异物和裂纹，若有将道面边缘检测图像送DSP处理；S6、对边缘检测图像进行填充，形成特征，S7、特征提取，识别出是异物还是裂纹。
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