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公开(公告)号：CN103761737B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410029520.5
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稠密光流的机器人运动估计方法，包括：对相机的内参和外参进行标定；采集图像序列并畸变校正；通过多项式展开的方法求解稠密光流；光流提纯；图像坐标与机器人坐标之间的坐标变换；估计机器人的运动速度。本发明针对现有技术中存在的运动估计精度不高，在光照不均匀、运动模糊情况下鲁棒性较差以及相机的作用受到局限等问题，提供一种基于稠密光流的机器人运动速度估计方法，引入基于多项式分解的稠密光流算法，提高了运动估计的精度；将RANSAC算法应用于光流提纯过程，提高了算法的鲁棒性；采用单目相机，且镜头斜向下放置，使机器人可以实时地检测前方的情况，为完成避障、路径规划等其他任务提供了便利。
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公开(公告)号：CN103325125B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310276316.9
申请日：2013-07-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与模式识别领域，公开了一种基于改进的多示例学习算法的目标跟踪方法。首先根据压缩感知理论设计随机测量矩阵。然后利用多示例学习算法在当前跟踪结果小邻域内采样示例构成正包，同时在其大邻域圆环内采样示例构成负包。对每个示例，在图像平面提取表征目标的特征，并利用随机感知矩阵对其降维。根据提取的示例特征在线学习弱分类器，并在弱分类器池中选择判别能力较强的弱分类器构成强分类器。最后，当跟踪到新的目标位置时，利用当前跟踪结果与目标模板的相似性分数在线自适应调整分类器更新程度参数。本发明解决了现有算法中跟踪效果易受光照改变、姿态变化、复杂背景干扰、目标快运动等影响的问题。
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公开(公告)号：CN103837869A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410065887.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及基于向量关系的单线激光雷达和CCD相机标定方法，在激光坐标系中提取激光雷达扫描V型靶标的点集信息，通过直线拟合求得靶标两个不同平面内的直线的方向向量及交点坐标；在相机坐标系中利用CCD相机捕获图像，通过对图像信息处理获取靶标平面方程和过原点与激光雷达扫描线的平面方程，建立激光雷达扫描的直线方程，进一步得到直线的方向向量及交点坐标；最后依据不同坐标系对应直线方向向量及交点间的关系完成标定。本发明不需要移动标定场景中的任何物体，一次即可完成所有标定数据的采集，标定效率大大提高；本发明直接获取待标定传感器各自坐标系下激光扫描靶标平面的直线方向向量，在保证标定精度的同时简化了标定算法。
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公开(公告)号：CN103713900A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310711341.5
申请日：2013-12-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开一种基于朴素贝叶斯算法的机器人模块语义分类方法，包括：为模块添加语义标签；根据已知分类的模块建立样本集合；计算模块的后验概率；对模块进行分类；显然分类结果。针对机器人功能复杂，有大量的模块被调用，而这些模块在显示呈现给用户时是按照网络地址组织的，不方便用户查找调用的问题，本发明利用朴素贝叶斯分类法将机器人程序功能模块进行自动分类，使大量的模块按照功能进行组织显示，只需提供用户简单的使用功能，不需要给用户提供内部模块的结构和组成关系，用户启动机器人后，只需要对图形用户界面模块进行操作，而不需要去连接各个功能模块，大大方便了用户查找调用。
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公开(公告)号：CN103268616A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310136312.0
申请日：2013-04-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于计算机视觉与智能机器人的交叉领域，公开了一种新的多特征多传感器的移动机器人运动人体跟踪方法。包括：步骤一，利用RFID系统对在其附近携带无源标签的人体进行粗定位；步骤二，利用基于头肩特征的自适应模板匹配算法对图像中人体进行初定位；步骤三，利用基于多特征的mean-shift算法对图像中人体精确定位；步骤四，利用扩展卡尔曼滤波算法预测人体运动状态；步骤五，采用双层协作定位机制对获取到的目标位置信息进行筛选；步骤六，利用机器人跟随控制算法控制机器人跟随人体运动。本发明可实现对不同位姿人体的跟踪，解决了目标突然转弯及被遮挡对跟踪的影响问题，使机器人能够精确、稳定、连续地跟踪运动人体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103049758A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210528129.0
申请日：2012-12-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于模式识别领域，具体涉及一种融合步态光流图和头肩均值形状的远距离身份识别方法。该方法的步骤包括：预处理，估计行走方向并确定视角，建立步态的动态特征分类器，建立步态的静态特征分类器，在匹配层根据乘积规则融合动态特征分类器和静态特征分类器的相似度，得出决策信息。本发明引入视角作为分类器的准则，解决了步态识别受视角影响大的问题；利用Lacus-Kanade光流法计算相邻两帧侧影图像间的光流场，提高了算法的实时处理能力；融合步态的动态信息和静态信息，提高了方法的可分性，改善了识别性能。
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公开(公告)号：CN113065562A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110311621.1
申请日：2021-03-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于语义分割网络的作物垄行提取及主导航线选取方法，用于改善传统图像法多垄行情况下苗垄识别及主航线选取不稳定的问题。主要包括以下步骤：采集农作物幼苗垄行图像，预处理图像，导入预训练后的语义分割网络获取垄行掩码图像，解析掩码图像为二值图像，获取垄行信息，利用最小二乘法拟合垄行直线，采用水平直线碰撞法锁定中心主垄行，生成主垄行导航信息传输给植保机。本发明苗垄识别准确率高，航线选取稳定。
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公开(公告)号：CN109199724A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811316778.8
申请日：2018-11-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种全向移动智能轮椅床，基于四轮全方位独立驱动-转向平台，包括座椅架、两个侧护栏、四组独立悬挂-转向-驱动轮组以及底盘。座椅架由背部、臀部、腿部、脚部和侧护栏五部分组成。各个部分均使用电动机驱动，通过推杆电机的往复运动使得床体形态自动转换。安装在底盘上的侧方推杆电机与侧扶手构成三连杆，通过两组线性轨道的过约束，使得侧护栏只能在竖直方向的自由度上运动。独立悬挂-转向-驱动轮组由悬挂机构、转向机构和驱动机构组成；悬挂机构通过四连杆机构形变压缩避震器起到避震效果；转向机构将驱动力作用于轮毂电机用于改变行进方向；驱动机构通过轮毂电机驱动器控制轮毂电机提供前进的驱动力。
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公开(公告)号：CN108908280A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810714491.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于轮毂电机的独立转向驱动轮，属于驱动轮技术领域。本发明设计的全向移动机器人独立转向驱动轮，轴台固定在轮毂架中央，中空方便轮毂电机走线，在轴台上装有万向轮，减小相对转动时的摩擦。小法兰同轴套在轴台上并固定，中空轴同轴嵌入小法兰内固定。套筒同轴套在轴台上，套筒圆盘与向上万向轮接触。套筒内同轴套有下角接触轴承与上角接触轴承，下角接触轴承与上角接触轴承分别同轴套在中空轴上下两端，上角接触轴承下面与中空轴接触，下角接触轴承上表面与中空轴接触，下表面与小法兰接触。光轴均匀分布并固定在套筒上面，光轴上端嵌入上法兰盘并固定。在行进的过程中通过相连接的减震器较少颠簸与震动，保证了在行进过程中的平稳性。
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