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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：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：CN103280148B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310204329.5
申请日：2013-05-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G09B25/02
Abstract: 一种气动控制技术实验台，包括工作台、控制系统、人机界面操作系统、气动执行本体，所述气动执行本体设置于所述工作台上且受所述控制系统的控制，所述气动执行本体包括用于放置工件的起点盘架，还包括依次围绕所述起点盘架设置形成闭环的长程转运机械手、旋转台、气动加工装置、搬运机械手、转运机械手和起点搬运机械手，所述长程转运机械手将工件从起点盘架搬运至所述旋转台，所述气动加工装置将位于所述旋转台上的工件进行加工，加工完毕后，所述旋转台旋转180度，所述搬运机械手将工件运送至所述转运机械手，所述起点搬运机械手将工件运送至所述起点盘架。融合不同种类执行气缸，满足教学需求，减少企业培训时间，满足社会需求。
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公开(公告)号：CN104678766A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510045116.1
申请日：2015-01-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及仿人机械臂飞行球体作业最优击球构型一种求取方法。该方法包括如下步骤：(1)运动学数学模型的建立，根据末端连接拍心位置及球拍笛卡尔速度矢量方向获得机械臂末端位姿，并计算推导仿人机械臂逆解求取几何表达式；(2)采用改进教学优化算法搜索模型中冗余变量，以远离关节物理约束限位程度作为算法的目标函数；(3)设置改进教学优化算法运行参数；(4)通过改进教学优化算法最小化目标函数，得到模型中最佳冗余变量值；将最优冗余变量值代入至运动学模型中，获得机械臂对飞行球体作业最优击球构型。本发明能根据拍心位置及球拍笛卡尔速度矢量方向获得机械臂最优的自然构型进行击球作业，解决了机械臂对球体作业连杆构型的优选问题，而且具有待优化参数少、所求关节角具有远离关节位置限位裕量大的优点。
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公开(公告)号：CN103239185A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310180566.2
申请日：2013-05-15
Applicant: 苏州大学
IPC: A47L9/00
Abstract: 一种静电除尘装置，包括进气口、排气口、集尘区，所述进气口、排气口相对设置，所述集尘区设置于所述进气口和所述排气口之间，所述进气口和所述排气口之间还设置有至少一组相对设置的正极电板和负极电板，所述正、负极电板的排布间隙与所述进气口的风向一致。本发明所揭示的基于静电除尘原理的静电除尘装置，可以选用功率较低的电机，从而在保证除尘效果的前提下，有效地降低除尘装置工作时的噪音。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116625386B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310430842.X
申请日：2023-04-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及移动机器人智能控制领域，公开一种基于图像滤波的地图构建方法和多机器人路径规划方法，包括：使用即时定位与地图构建技术构建初始全局栅格地图并进行预处理，使用图像滤波在预处理后的全局栅格地图上生成全局拓扑节点，对全局拓扑节点进行稀疏化处理；通过比对节点的位置和状态信息建立稀疏化处理后的全局拓扑节点的拓扑关系，生成最终的环境拓扑地图；设置多机器人的起始点集合和目标点集合，在A*算法的基础上结合通行代价值进行多机器人的全局路径规划。本发明可以实现栅格地图的离散拓扑化、满足多移动机器人复杂动态场景作业时的自主导航需、缓解多机器人下的全局路径重合和冲突问题。
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公开(公告)号：CN112750161B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202011530278.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 苏州大学
Inventor： 林睿
Abstract: 本公开提供了一种用于移动机器人的地图更新方法，其包括：获取全局栅格地图；通过移动机器人的传感器获取移动机器人周围环境信息的当前图像帧，结合移动机器人的内部里程计所提供的位姿信息，利用全局栅格地图获得移动机器人的最佳位姿估计；当移动机器人的最佳位姿估计的定位得分大于等于预设阈值，根据移动机器人的当前图像帧获得待更新栅格值的栅格；当待更新栅格值的栅格的帧更新间隔大于预设帧数时，对全局栅格地图中的待更新栅格值的栅格的栅格值进行更新，得到更新后的全局栅格地图。
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公开(公告)号：CN115542921A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211335156.6
申请日：2022-10-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开提供一种多机器人的自主路径规划方法，其包括：S1、初始化每个机器人的初始位姿和目标点的位姿；S2、将每个机器人的初始位置的集合s传入改进的深度强化学习模型中；S3、根据每个机器人的初始位置的集合s选择每个机器人的将要执行的动作集合a；S4、执行动作a得到下一时刻的位姿集合s’以及得到的奖励集合r；S5、将(s，a，r，s')存入经验池，获得训练用样本；S6、选择训练用样本中的至少部分样本对改进的深度强化学习模型进行训练，计算损失函数；S7、重复执行S1至S6；当改进的深度强化学习模型的奖励值趋于收敛时，获得训练后的改进的深度强化学习模型；S8、使用训练后的改进的深度强化学习模型，获得机器人的运动指令。
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公开(公告)号：CN112284393B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011147139.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种智能移动机器人全局路径规划方法和系统，方法包括：S1，确定作业全局信息，对所述作业全局的场景进行格栅化后获得全局栅格地图；S2，对所述全局栅格地图设置行驶规则以及设置特殊区域；S3，将所述全局栅格地图的栅格值离散化，定义移动机器人通过的区域与障碍物的间距大于所述移动机器人的外接圆半径；S4，采用A*算法对所述全局栅格地图定义通行值；S5，根据所述通行值以及所述移动机器人的起始点和目标点，输出所述栅格地图中一系列连续的路径点坐标值。通过预先构建的场景全局栅格地图，设置基于类似于机动车交通规则，对全局栅格地图定义通行值来改进A*全局路径搜索算法，生成输出连续的路径点坐标值实现自主导航。
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公开(公告)号：CN108955688B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201810763106.5
申请日：2018-07-12
Applicant: 苏州大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种双轮差速移动机器人准确定位方法及系统。为了解决双轮差速移动机器人全局定位问题而设计。本发明双轮差速移动机器人定位方法，采用卡尔曼滤波算法，结合陀螺仪航向角数据获得精度较高的角度数据。提取周围环境特征样本粒子点，根据后验概率算法针对移动机器人位姿估计信息进行一定邻域范围内的离散化处理，确定样本粒子点匹配点正确对应数目最多时的假设位姿，基于最小二乘法计算机器人的假设位姿估计。利用卡尔曼滤波算法以获得更准确的机器人最终位姿估计。本发明针对样本粒子点数量较少时，仍能获得机器人准确的相对位姿，鲁棒性好且实时性较高，能够推广应用于移动机器人在室内外的位姿估计中。
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