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公开(公告)号：CN110110763B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910318933.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T3/40 , G06T7/33 , G06V10/46 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括如下步骤：步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征；步骤2、对步骤一中的特征进行聚类，计算聚类中心；步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配；步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配；步骤5、根据位置关联计算最大公共子图；步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配，如果是，则返回步骤四，否则进入步骤七；步骤7、选择最优最大公共子图方案；步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵，并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号：CN115187608A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211114226.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供一种基于体表显著性分析的呼吸特征提取方法，包括：建立胸腹部呼吸运动的体表体素模型，包含点云信息的获取、体素模型的生成以及呼吸运动特征提取；通过对体表不同区域进行显著性分析构建显著性评价函数，基于所述评价函数选取与肿瘤运动具有高相关性的体表区域；对所述体表区域进行体素化处理，利用局部线性嵌入降维算法得到体表区域的有效一维表征信息。与现有方法相比，避免了体表冗余运动信息对关联模型精度的影响，与PCC方法相比，本申请提出的方法能够避免X射线持续照射对人体造成的危害。能够更精准地获取体表运动信息，有助于建立更精准的体表‑体内运动信息关联模型，为放射治疗机器人提供更精准的治疗精度。
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公开(公告)号：CN110119144B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910318310.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于子地图特征匹配的多机器人SLAM算法，包括：步骤1、采用多个机器人采集环境信息，并据此创建子地图序列；步骤2、对单个机器人创建的子地图进行匹配，构建单机器人SLAM算法的前端；步骤3、基于最大公共子图的栅格地图融合算法对不同机器人创建的子地图序列进行匹配，将所有匹配结果进行保存；步骤4、根据步骤3的结果，计算多个机器人之间的相对位姿；步骤5、根据步骤3和步骤4的计算结果，构建多机器人闭环约束；步骤6、根据步骤2和步骤5的结果，构建多机器人SLAM算法的前端；步骤7、多机器人SLAM后端优化；步骤8、全局栅格地图创建。本发明能够解决对大尺度环境或者对工作效率要求较高的环境进行建模的问题。
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公开(公告)号：CN111991000A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202011015347.5
申请日：2020-09-24
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/087
Abstract: 本发明公开了一种基于简易叶轮和光电编码器的潮气量实时监测装置，吹嘴、总气管、吸气管、呼气管和微处理器，吹嘴与总气管的一端相连接，吸气管、呼气管均与所述总气管的另一端相连接，吸气管内设置有第一分流机构和第一叶轮机构，吸气管的自由端安装有第一光电编码器，第一叶轮机构与第一光电编码器的轴相连接，呼气管内设置有第二分流机构和第二叶轮机构，呼气管的自由端安装有第二光电编码器，第二叶轮机构与所述第二光电编码器的轴相连接，第一光电编码器、第二光电编码器均与微处理器相连接。本发明还公开了一种基于简易叶轮和光电编码器的潮气量实时监测方法。本发明结构简单，成本低廉，能够保证气体的单向流动，得到潮气量。
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公开(公告)号：CN110752004A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911023806.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体素模型的呼吸特性表征的方法，包括：使用相机连续采集人体胸腹体表的多帧深度图像，对所述多帧深度图像进行三维建模，获得在时间序列上的多帧体素模型；遍历所述多帧体素模型的体素单元，提取所述多帧体素模型的体积特征和面积特征；获取所述多帧体素模型的公共最小体素包围盒；以概率形式描述多帧体素模型的空间分布，并排列每一帧体素模型的最小体素包围盒的概率，组成超高维向量的样本空间；对所述样本空间进行降维，获得降维后的本质参量；根据本质参量、体积特征和面积特征获得能够表征体素模型的特征变量。其能够全面的表征的体表呼吸运动信息，应用广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107019852B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710148278.7
申请日：2017-03-14
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明揭示了一种模拟人体肺部肿瘤运动的跟踪装置，所述跟踪装置包括仿真肺部模型、与所述仿真肺部模型连接，并使所述仿真肺部模型扩张和收缩的模拟呼吸装置、设置在所述仿真肺部模型上代表肿瘤的传感器、与所述传感器连接的数据处理装置，所述传感器采集自身的运动数据并将数据发送至所述数据处理装置。模拟呼吸装置再现人体的真实呼吸，代表肿瘤的传感器采集自身的运动数据并发送至数据处理装置即可取得肺部肿瘤的运动规律数据，从而能够提高放疗的精确度。
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公开(公告)号：CN110244716A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910451028.X
申请日：2019-05-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于波前算法的机器人探索的方法，包括如下步骤：步骤1、使用SLAM算法获取当前环境地图；步骤2、将从SLAM算法得到的地图进行障碍物膨胀；步骤3、使用波前算法中向外逐层扩散的过程找出边界点；步骤4、使用波前算法中路径规划的方法，规划一条从移动机器人位置到边界点的路径；步骤5、判断地图中是否还有边界点，如果有，则返回步骤1继续探索，否则，探索过程结束。本发明能够解决移动机器人探索建图的问题。
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公开(公告)号：CN110110763A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910318933.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于最大公共子图的栅格地图融合方法，包括如下步骤：步骤1、使用ORB算法提取待融合栅格地图G1和G2的特征；步骤2、对步骤一中的特征进行聚类，计算聚类中心；步骤3、使用汉明距离计算聚类中心的初始匹配；步骤4、使用回溯法搜索满足约束要求的三组初始匹配；步骤5、根据位置关联计算最大公共子图；步骤6、判断是否还有未被回溯法访问过的初始匹配，如果是，则返回步骤四，否则进入步骤七；步骤7、选择最优最大公共子图方案；步骤8、根据最优最大公共子图方案计算变换矩阵，并结合栅格地图融合策略实现地图的融合。本发明能够解决基于图优化SLAM的前端构建和多机器人SLAM地图融合的问题。
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公开(公告)号：CN107019852A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710148278.7
申请日：2017-03-14
Applicant: 苏州大学
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明揭示了一种模拟人体肺部肿瘤运动的跟踪装置，所述跟踪装置包括仿真肺部模型、与所述仿真肺部模型连接，并使所述仿真肺部模型扩张和收缩的模拟呼吸装置、设置在所述仿真肺部模型上代表肿瘤的传感器、与所述传感器连接的数据处理装置，所述传感器采集自身的运动数据并将数据发送至所述数据处理装置。模拟呼吸装置再现人体的真实呼吸，代表肿瘤的传感器采集自身的运动数据并发送至数据处理装置即可取得肺部肿瘤的运动规律数据，从而能够提高放疗的精确度。
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公开(公告)号：CN106777976A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611161947.6
申请日：2016-12-15
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/3481 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波的放疗机器人肿瘤运动估计预测系统及方法，所述方法包括：S1、利用呼吸跟踪单元和影像定位单元分别采集体表标记点和体内肿瘤的三维运动数据；S2、根据三维运动数据，建立当前时刻肿瘤和历史时刻肿瘤之间的运动关系模型，并将该模型作为粒子滤波的状态转移方程，建立一段时间内体表标记点和体内肿瘤之间的运动关系模型作为粒子滤波的观测方程；S3、基于状态转移方程和观测方程，利用粒子滤波算法根据当前时刻体表标记点的运动数据估计出体内肿瘤的运动位置。本发明可以用在任何形式的状态空间模型上，对于变量参数的非线性特性有更强的建模能力，且预测精度较高。
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