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公开(公告)号：CN117325154A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311219245.9
申请日：2023-09-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多功能游乐场自动巡检机器人，功能组件设置于壳体的外表面，转动组件与驱动组件位于壳体的下部，控制中心设置于壳体内部与无线通信模块相连，壳身表面具有收纳槽。功能组件采集外部环境信息，对游乐场小朋友的安全问题进行检测。将功能组件所采集的信息传输给控制中心进行决策。报警信息通过无线通信模块传输至控制平台，其控制中心规划该机器人的自动巡检路线。收纳槽内部可放置常用物品以及娱乐玩具，可通过按键进行取出或随机掉落。本发明提供的一种多功能游乐场自动巡检机器人，它能解决在游乐场人力不足的情况下小朋友的人身安全，本发明所提供的巡检方案，在一定程度上可以解决现有巡视效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN116392787A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310404170.5
申请日：2023-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A63B47/02
Abstract: 本发明涉及机器人领域，具体设计一种基于双目视觉大型球类自动收集机器人，包括壳体、运动机构、识别机构、避障机构、抓取机构、存储机构、操控机构、供电机构，所述运动机构包括四个轮子；所述识别机构由摄像头构成；所述抓取机构为机械臂；所述操控机构为显示屏；所述供电机构为充电式锂电池。机器人通过运动机构在场内运动，通过识别机构对掉落在地上的球体捕捉，通过避障机构防止碰到障碍物，通过抓取机构将掉落在地上的球体抓取，通过存储机构将球填装，通过操控机构用显示屏指令机器人选择工作模式，通过供电机构帮助机器人提供动力，帮助专业训练的运动员在球场上不用消耗时间捡四处散落的球类从而进行更高效的训练。
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公开(公告)号：CN114690230A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210480382.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉惯性SLAM的自动驾驶车辆导航方法，具体是一种视觉惯性SLAM结合目标检测网络的导航方法。目的是移除道路场景下动态目标的影响，解决自动驾驶车辆在动态环境下导航精度下降的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器采集图像、加速度和角速度，之后对齐数据；步骤二：检测动态目标，移除动态目标对位姿预估的影响；步骤三：IMU预积分，每次优化更新后不需重新进行积分，减小计算量；步骤四：初始化计算出各个参数；步骤五：紧耦合优化计算出边缘化先验信息、IMU测量残差和视觉观测残差。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN114690229A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210480378.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合GPS的移动机器人视觉惯性导航方法，具体是一种视觉惯性SLAM结合GPS传感器的导航方法。目的是消除视觉惯性SLAM的累积误差，提高移动机器人的导航精度。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器采集图像、位置、加速度和角速度，之后对齐数据；步骤二：IMU预积分，每次优化更新后不需重新进行积分，减小计算量；步骤三：初始化计算出各个参数；步骤四：紧耦合优化计算出边缘化先验信息、IMU测量残差和视觉观测残差；步骤五：GPS测量值和视觉惯性SLAM联合优化。本发明适用于视觉惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN109333518A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811631684.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种快速抓取灯罩的并联机器人，包括：动力装置、控制装置、操控装置及吸盘装置，所述操控装置上方连接所述动力装置、控制装置，下方连接内部包含有环带吸盘的所述吸盘装置，所述控制装置通过视频采集数据、运算后指挥所述动力装置动作带动所述操控装置动作进而通过所述环带吸盘产生的真空吸力完成抓取动作。采用本发明的技术方案可最大程度上的忽略碗状物品底部复杂结构的影响，同时能提供更大的吸力，快速、安全的移动碗状物品。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106856823A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710183604.8
申请日：2017-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: A01D46/00 , B25J5/007 , B25J11/00 , G01N21/84 , G01N2021/8466
Abstract: 本发明公开了一种具有成熟度检测及计数功能的采摘机器人，包括车型移动平台、柔性机械手、装载箱、双图像采集系统、计数器，其在采摘果实过程中，通过双图像采集系统能较为精准地识别果实颜色、形状，进而自动完成采摘任务并且具有计数功能。本发明具有准确定位、精确识别、无损采摘和满足预定条件而自动返回指定地点特点，极大地提高了工作效率，节约了人力资源，降低了成本，而且装置结构简单小巧，实用性强。
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公开(公告)号：CN105785981A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610254518.7
申请日：2016-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D1/00
CPC classification number: G05D1/0016 , G05D2201/02
Abstract: 本发明公开了一种基于二维摇杆对履带机器人运动控制方法，包括以下步骤：S1：操纵二维摇杆，并采集遥控器上二维摇杆输出的电压信号；S2：将采集的二维摇杆电压信号转换成数字信号；S3：对转换后的数字信号进行滤波；S4：对滤波后的数据进行数据标定，生成摇杆坐标数据；S5：记录步骤S4中的摇杆坐标数据变化，进行数据解析，得到控制量；S6：将得到的控制量通过遥控器发送给履带机器人；S7：履带机器人接收控制量完成在地面上的运动。本发明利用一个二维摇杆完成履带机器人所有在地面的运动方式，而且在操控摇杆控制履带机器人时，左右履带运动速度指令数据连续，在一次有效控制轨迹内机器人履带运动速度不存在跳变点，提高机器人的机动性。
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公开(公告)号：CN105666485A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610178744.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: B25J9/1697 , B25J9/126 , B25J11/003
Abstract: 本发明一种基于图像处理的自动识别和定位摆棋机器人，包括机械系统和与机械系统连接的视觉系统；视觉系统包括图像采集装置和与该装置连接的环形低角度LED光源； 机械系统包括传动机构和与传动机构连接的机器人载体；其中：所述传动机构由步进电机、挡板、光电传感器和分别与步进电机连接的翻转机构及传送带连接构成，步进电机带动传送带运动传送棋子；翻转机构上设有吸嘴将棋子固定、翻转后，落到传送带上重新进行传送；挡板分别设置在传送带两侧，在挡板上分别设有光电传感器，当棋子经传送带到达挡板中央时，光电传感器感知棋子，并控制棋子继续向前运动至图像采集装置视野范围内，传送带停止运转。该机器人结构简单、自动化程度高，适应性强。
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公开(公告)号：CN118816875A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410772585.2
申请日：2024-06-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于恒定加速度预测和PnP‑Epipolar优化的自动驾驶SLAM导航方法，具体是一种考虑连续帧间加速度并融合极线约束优化位姿的视觉SLAM导航方法。目的是解决现有视觉SLAM导航方法在剧烈运动和低重叠场景下位姿跟踪准确率低甚至失败的问题。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：车载传感器对输入图像进行预处理，并采用参考关键帧跟踪获取速度；步骤二：采用恒速跟踪模型预测车辆初试位姿，然后根据PnP模型对位姿进行优化；步骤三：根据匹配数量判断车辆是否处于剧烈运动状态，若是，则采用本发明提出的鲁棒跟踪模型进行位姿跟踪，否则直接进入局部地图跟踪阶段；步骤四：当采用鲁棒跟踪模型进行位姿跟踪时，首先采用匀加速运动估计车辆初始位姿，提升剧烈运动状态下车辆位姿估计的准确性和鲁棒性；步骤五：其次采用全局特征匹配，提高剧烈运动下特征匹配数量；步骤六：然后采用PnP‑Epipolar模型优化位姿，提升剧烈运动状态下车辆位姿优化的准确性和鲁棒性。本发明适用于视觉SLAM导航系统。
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公开(公告)号：CN118737401A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410764316.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16H40/20 , G16H40/60 , G06Q10/047 , G05D1/00 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明涉及一种基于改进人工势场引导的防疫机器人RRT*算法(改进APF‑RRT*)，为解决防疫机器人在复杂室外环境下全局路径规划耗时过长，求解路径最优解困难、路径拐点过多的问题。步骤S1：建立三种复杂不同的测试地图：步骤S2：建立改进人工势场函数模型；步骤S3：防疫机器人采用改进APF‑RRT*算法对地图进行路径规划，并使用改进人工势场局部引导进行避障；步骤S4：防疫机器人检测是否到达目标点；步骤S5：防疫机器人检测规划路径是否无碰撞到达目标点；步骤S6：防疫机器人得到最终路径。步骤S7：采用双向剪枝与重连优化策略减少路径消耗与冗余节点；步骤S8：采用B样条曲线优化策略对最终路径进行平滑优化，减少路径拐点，使最终路径更符合防疫机器人运动模型。与现有算法相比，本发明在复杂室外环境中运行时间短、路径成本小，与障碍物始终保持安全距离，有效减少最终路径的拐点与冗余点，大大提高了防疫机器人路径规划效率和作业安全性。
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