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公开(公告)号：CN111923049A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010848414.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出基于球面模型的飞行机械臂视觉伺服与多任务控制方法，采用的伺服结构包括无人机、机械臂和控制模块；机械臂安装于无人机的机械臂安装面处；机械臂安装面处还设有深度相机，其拍摄角度与机械臂安装面成角度设置，控制模块使深度相机、机械臂组合为机器人手眼标定系统；所述机械臂末端设有执行器；所述控制模块为可对无人机的飞行进行控制的控制模块；当所述飞行机械臂需对目标进行操作时，控制模块经深度相机对目标距离进行评估，若目标位于机械臂操作范围外，则控制模块驱动无人机向目标飞行，若目标位于机械臂操作范围内，则控制模块驱动机械臂对目标进行操作；本发明能在无人机上挂载具备主动操纵能力的机械臂。
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公开(公告)号：CN111260735A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010034949.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种单次拍摄的LIDAR与全景相机的外参数标定方法，包括如下内容将LIDAR与全景相机固定在Robotnik移动机器人上。然后将多个棋盘放置于LIDAR与全景相机的共同视场下，一次拍摄收集单帧的全景图像与该帧全景图像对应的点云数据；接着，利用生长的棋盘角点检测算法，检测出全景图像的棋盘角点；对点云数据进行预处理，分割去除点云地面，分割点云平面、提取棋盘点云；基于点云的反射强度，估计出棋盘点云的棋盘角点；最后，通过定义从棋盘左下侧开始的角点共同计数顺序，建立全景图像的棋盘角点与点云的棋盘角点的几何约束方程，求解出外部校准参数。只需要一次拍摄，就能实现LIDAR和全景相机的外参数标定。
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公开(公告)号：CN110738697A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910957758.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的单目深度估计方法，包括：基于用于单目深度估计的无监督卷积神经网络结构,包括：编码器、多尺度特征融合模块、门控自适应解码器和细化单元；包括以下步骤：步骤S1：数据集预处理；步骤S2：构造卷积神经网络的损失函数，输入训练集图像，使用反向传播算法计算损失函数损失值，通过反复迭代减小误差进行参数学习，使预测值逼近真实值，以获得卷积神经网络的最佳权重模型；步骤S3：加载步骤S2已训练好的权重模型，将测试集输入用于单目深度估计的无监督卷积神经网络，获得深度预测图像。其解决了离线训练时计算量大和深度重建中细节部分恢复效果差的问题。
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公开(公告)号：CN110703768A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911086247.9
申请日：2019-11-08
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种改进型动态RRT*的移动机器人运动规划方法。该方法剔除了原RRT*算法中所有的碰撞检测，通过在代价函数中增加碰撞风险评估分量的方法控制代价函数值。当采样点或边与障碍物发生碰撞时，该分量将显著增大，促使代价函数值同步显著增大，抑制了发生碰撞的点和边继续扩张的可能性，从而使算法具有避障的能力。因本发明方法没有碰撞检测，在移动机器人运动规划问题上比RRT*算法收敛的速度更快，效率更高，在越复杂的环境中优势越突出。
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公开(公告)号：CN110244756A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910356849.5
申请日：2019-04-29
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种无人机快速追踪协同避障方法，包括如下步骤：1、获取无人机在t时刻的位姿信息，以及具有追踪目标的二维图像信息；2、采用快速追踪算法对相机视野中追踪目标进行快速追踪；3、通过二维激光雷达获取水平面深度信息；4、根据无人机在t时刻位姿预测其在t+1时刻期望位姿，以对目标进行轨迹预测；5、根据障碍物位置计算排斥矢量偏差值，以对障碍物进行初步规避；6、定义一个智能切换信号，基于步骤5得到的结果，优化避障策略，使无人机满足最小避障要求时触发该信号，然后按步骤4和步骤5的方法，在对追踪目标进行快速追踪的同时进行高效避障。该方法可以使无人机在快速跟踪地面目标的同时躲避空中障碍物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109597418A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910038299.2
申请日：2019-02-27
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0088 , G05D1/027 , G05D1/0272 , G05D1/0289
Abstract: 本发明涉及一种基于独立虚拟中心点的机器人分散式协同避障方法，包括如下步骤：步骤1：利用扩展卡尔曼滤波融合惯性测量单元与里程计数据，获得机器人的当前位姿信息；步骤2：通过网络通信，机器人之间共享速度和位置信息，计算出每个机器人的虚拟中心点，虚拟中心点随机器人运动而运动；步骤3：根据每个机器人的当前位置与其目标点位置、其虚拟中心点的位置，得到机器人的目标矢量和排斥矢量；步骤4：定义一个切换信号判断机器人的运动模式为避障模式或者为无障碍模式；步骤5：利用矢量微分法得到机器人的期望速度与期望角度，根据控制法则得到机器人的实时速度和角速度，指导机器人运动。避障方法采用绕虚拟中心点，垂直于排斥矢量方向旋转运动；无障碍模式即机器人始终朝着目标矢量运动，从而引导机器人进行有序地避障。
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公开(公告)号：CN118915714A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410685048.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种空地异构机器人协作规划方法，包括如下步骤：步骤S1、UAV朝目标区域探索，构建可通行地图；步骤S2、UGV根据UAV构建的地图，朝目标区域规划移动；步骤S3、UAV在目标区域内探索，构建可通行地图并获取任务目标位置；步骤S4、UGV根据UAV构建的地图，规划前往任务目标位置，完成任务；步骤S5、若存在未完成任务，返回步骤S1继续；步骤S6、若任务全部完成，UAV向终止区域#imgabs0#移动，并构建可通行地图；步骤S7、UGV根据UAV构建的地图，向终止区域#imgabs1#移动；步骤S8、空地异构机器人到达区域#imgabs2#，多目标区域连续任务结束；本发明所提出的空地异构机器人协作方法表现良好，飞行机器人与地面机器人可快速完成各自任务，能够有效满足任务需求。
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公开(公告)号：CN115480583B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202211161131.9
申请日：2022-09-22
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种飞行作业机器人的视觉伺服跟踪与阻抗控制方法。包括：步骤S1、考虑重心偏移以及接触过程中受力和力矩，构建搭载机械臂的四旋翼无人机系统模型和二自由度机械手模型；步骤S2、通过对目标的运动进行分析，构建考虑运动目标的图像动力学模型；步骤S3、设计基于图像的自适应观测器，对目标与飞行作业机器人之间的相对线速度与相对偏航速度以及机械臂对飞行平台的扰动力进行估计；步骤S4、基于自适应观测器设计非奇异快速终端滑模控制器对飞行平台进行位置控制；步骤S5、通过对接触力传感器信号噪声进行分析，设计基于自适应力估计器的飞行作业机器人机械臂阻抗控制方法。
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公开(公告)号：CN111923049B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010848414.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出基于球面模型的飞行机械臂视觉伺服与多任务控制方法，采用的伺服结构包括无人机、机械臂和控制模块；机械臂安装于无人机的机械臂安装面处；机械臂安装面处还设有深度相机，其拍摄角度与机械臂安装面成角度设置，控制模块使深度相机、机械臂组合为机器人手眼标定系统；所述机械臂末端设有执行器；所述控制模块为可对无人机的飞行进行控制的控制模块；当所述飞行机械臂需对目标进行操作时，控制模块经深度相机对目标距离进行评估，若目标位于机械臂操作范围外，则控制模块驱动无人机向目标飞行，若目标位于机械臂操作范围内，则控制模块驱动机械臂对目标进行操作；本发明能在无人机上挂载具备主动操纵能力的机械臂。
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公开(公告)号：CN113627445B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110897965.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机空中媒体的编队规划系统，包括相连接的控制单元和显示单元；所述控制单元包括图像识别模块，分布式编队控制模块和阵型切换模块；所述显示单元采用OpenGL显示模块；所述图像识别模块，分布式编队控制模块，阵型切换模块依次连接。本发明通过模块化构建无人机灯光秀编队规划系统，可针对无人机灯光秀市场进行表演前的算法规划和仿真验证，既可以大大提高设计的完整性，降低时间和人工成本，也可以仿真避免表演失误。
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