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公开(公告)号：CN110738697B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910957758.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/50 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
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：CN113467501B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110819205.2
申请日：2021-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种作业飞行机器人动态滑翔抓取与力位混合控制方法，包括以下步骤：步骤S1：考虑重心偏移以及抓取过程中受力和力矩，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：计算机械手末端受到的瞬时接触力和抓取力；步骤S3：构建参数估计器，并进行参数估计；步骤S4：根据估计参数，进行飞行平台位置控制，在建模误差存在的情况下进行神经网络滑模自适应控制，并解算出通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩；步骤S5：针对所抓取的力分析进行二自由度机械臂力控制，并解算出控制力矩；步骤S6：通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速；步骤S7：通过解算得到的数据，控制无人机。
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公开(公告)号：CN111723445B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010570810.6
申请日：2020-06-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MMPSO算法的作业型飞行机器人逆解求取方法，首先，采用分离式的方法，对作业型飞行机器人的机械臂进行独立运动学建模，得到其正运动学齐次变换矩阵，设定目标点位置，确定适应度函数；然后，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；接着，设置适应度阈值划分种群，引入突变机制对某一粒子进行突变，对最差粒子进行取舍；使用随迭代次数而动态变化的惯性权重及学习因子，更新粒子群的位置和速度，计算更新后粒子的适应度函数；最后，根据适应度判断是否满足终止条件。本发明能够保持迭代中粒子的多样性，防止早熟和局部最优，维持了算法在寻优中在探索性和开发性寻优能力之间良好的平衡，提高了收敛速度。
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公开(公告)号：CN110597263B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910909681.6
申请日：2019-09-25
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种无人餐厅自动送餐路径规划方法，包括以下步骤：步骤S1:根据顾客点餐系统获取送餐小车的目标点位及送餐小车数量；步骤S2:根据得到的目标点位及送餐小车数量，确定系统调度目标；步骤S3:根据系统调度目标构建路径规划模型；步骤S4:根据得到的路径规划模型规划初始规划策略；步骤S5:根据得到初始规划策略，采用模糊算法规避实时碰撞，生成最优规划策略；步骤S6:系统根据最优规划策略控制送餐小车执行送餐任务。本发明可以保证无人餐厅自动送餐系统的稳定性、可靠性，同时保证送餐小车组的调度有序、高效，不会发生送餐小车间相互碰撞或者死锁的情况。
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公开(公告)号：CN110244756B
公开(公告)日：2021-09-24
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：CN110221614B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910513339.4
申请日：2019-06-14
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于快速探索随机树的多机器人地图探索方法，包括以下步骤：步骤1：利用基于RRT的边界检测器，包括全局边界检测器和局部边界检测器，检测边界点；步骤2：对得到的边界点进行滤波，即剔除已被探测过的边界点并将一些密集的边界点进行聚类，再将滤波后的边界点存入边界点列表中；步骤3：使用基于市场经济的多机器人任务分配策略，根据各个边界点和机器人的位置，通过对成本和收益的计算，将特定的边界点分配给利润最高的机器人，从而建立机器人的局部地图；步骤4：通过网络通信，共享并融合各个机器人所得到的地图信息从而得到最终的地图。本发明能够克服现有技术的不足，引导多机器人自主探索未知环境并建立环境地图。
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公开(公告)号：CN109597418B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910038299.2
申请日：2019-02-27
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
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：获得机器人的当前位姿信息；步骤2：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。本发明采用绕虚拟中心点，垂直于排斥矢量方向旋转运动；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：CN112396656A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011329017.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种视觉与激光雷达融合的室外移动机器人位姿估计方法，包括以下步骤：步骤S1:获取点云数据及视觉图像数据；步骤S2:采用迭代拟合的算法对地面模型进行准确估计并提取地面点；步骤S3:对视觉图像下半区域提取ORB特征点，并根据地面点为视觉特征点估计深度；步骤S4:获取由点云的深度信息构成的深度图像；步骤S5:提取边缘特征、平面特征及地面特征；步骤S6:利用汉明距离及RANSAC算法对视觉特征进行匹配并采用迭代最近点法初步计算移动机器人的相对位姿；步骤S7:根据视觉得到的相对位姿、地面点云提供的点面约束、法向量约束和非地面点云提供的点线、点面约束，得到机器人的最终位姿。本发明实现移动机器人在室外环境中精度更高、鲁棒性更高的位姿估计。
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公开(公告)号：CN112286202A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011251462.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种非均匀采样FMT*的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：步骤S1、地图初始化；步骤S2、建立广义Voronoi图，即GVG；步骤S3、寻找初始化路径并实现最优路径与初始路径同伦；步骤S4、安全隧道建立；步骤S5、非均匀采样；步骤S6、构造采样集合 、探索集合 、已探索集合 ；步骤S7、搜索采样集合 的节点，组成集合 ；步骤S8、探索 中点组成集合 ；步骤S9、计算所有点 到点 的代价，实现算法的渐进最优；步骤S10、判断 与 是否有障碍物并针对结果进行处理；步骤S11、将所需的Z从放入 ；步骤S12、若Z是是目标点则返回路径解，若否则返回步骤S7继续；步骤S13、机器人对可行路径解进行处理；本发明算法收敛速度快于FMT*，能快速得到最优解，在单查询规划中具有优势。
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公开(公告)号：CN111650836A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010557868.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于作业飞行机器人动态滑翔抓取物体的控制方法，包括以下步骤：步骤S1：考虑重心偏移，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：通过对机械手与物体瞬时接触时的分析，计算出机械手末端受到的接触力和摩擦力；步骤S3：进行姿态解耦，解算出无人机按目标轨迹飞行所需的翻滚角 俯仰角θd和升力，并进行动力学模型整合；步骤S4：引入稳定的参考模型，计算系统的误差动态模型，在控制器中考虑飞行机器人的转动惯量为有界变量，设计鲁棒自适应控制器，解算出系统的升力和翻滚、俯仰、偏航的输入力矩；步骤S5：通过升力、翻滚力矩、俯仰力矩、偏航力矩解算出四个旋翼的转速。
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