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公开(公告)号:CN117250945A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202210726433.X
申请日:2022-06-23
Applicant: 上海交通大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供了一种机器人编队控制方法、装置、机器人及存储介质,该方法包括:针对机器人编队中的任意一个目标机器人,接收第一邻居机器人在第k+1时刻发送的第一运动状态信息,并根据第一运动状态信息,在确定第一邻居机器人异常时,确定第一邻居机器人的异常值,最后根据第一邻居机器人的异常值,对第一邻居机器人进行运动补偿。即本申请机器人编队中的各机器人可以根据邻居机器人发送的运动状态信息,分析邻居机器人是否异常,在确定邻居机器人异常时,根据该异常值对邻居机器人的异常运动进行及时补偿,可以有效降低异常机器人对机器人编队造成的影响,使得机器人编队存在异常时,依然可以准确实现预期编队,提高机器人编队的工作可靠性。
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公开(公告)号:CN115913724A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211471382.7
申请日:2022-11-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种工业控制系统的入侵检测方法及系统,涉及入侵检测技术领域,所述方法包括:获取目标系统中的k‑1时刻的原始控制信号、k‑1时刻的传感数据和k时刻的传感数据;向k‑1时刻的原始控制信号中添加噪声,得到加噪后的k‑1时刻的控制信号;根据系统矩阵、控制矩阵、加噪后的k‑1时刻的控制信号和k‑1时刻的状态向量的后验估计,确定k时刻的状态向量的先验估计;根据k时刻的状态向量的先验估计、输出矩阵、k时刻的传感数据、稳态状态协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵确定检测变量;判断检测变量是否大于预设阈值;若是,则目标系统在k时刻被入侵。本方法提高了工业控制系统的入侵检测率。
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公开(公告)号:CN114935764A
公开(公告)日:2022-08-23
申请号:CN202210541546.2
申请日:2022-05-17
Applicant: 上海交通大学 , 福龙马集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种结合语义分割的单目移动机器人路径规划的方法,涉及移动机器人领域,所述方法包括训练阶段和部署阶段,在训练阶段基于二维激光雷达和单目相机,自动标注语义分割网络的训练数据,在图像中将环境划分为可行驶区域和不可行驶区域;在部署阶段,通过所述语义分割网络获得关键障碍点的位置,将所述关键障碍点变换到世界坐标系下,并利用距离信息建立概率占用栅格地图。所述方法将有效障碍点转换为约束变量进行规划路径的优化,在移动机器人上部署后基于视觉、可靠性好、实施成本低,能取得良好的避障效果。
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公开(公告)号:CN111185904A
公开(公告)日:2020-05-22
申请号:CN202010023321.9
申请日:2020-01-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提出一种协同机器人平台、一种协同机器人、一种机器人主控、一种平台控制系统。本发明的有益效果是,本发明提供了一种小巧灵活、高载重、高扩展、结构简单强度高的机器人;高精度、高可靠、简易搭建的平台;易于上手、控制流畅的整体架构。相较于已有的类似产品,本发明整体成本低、易于维护、结构强度高,更适用于重复性实验需求。
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公开(公告)号:CN118135030A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410257915.4
申请日:2024-03-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于点激光发射器的机械臂手眼标定方法及装置,涉及相机标定领域,所述标定方法包括:通过相机、标定板和相机机械臂标定所需的标定平面;通过激光发射器机械臂调整点激光发射器至所需位姿,将点激光束投影在标定平面上,并通过相机进行画面采集,获得点激光束于标定平面上的投影点在相机坐标系中的坐标;考虑点激光束在点激光发射器坐标系朝向下的二维位姿,使用PnP算法求解变换矩阵,从而得到标定结果。本发明可以有效地通过控制机械臂使得激光发射器在特定位姿下射出激光束,并由标定平面上点激光束的坐标计算得到手眼标定矩阵,以最大程度地简化标定过程,提高标定精度。
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公开(公告)号:CN116418954A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310392146.4
申请日:2023-04-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N7/18 , G06V20/05 , G06V10/141 , H04N23/74 , H04N23/71 , H04N23/56 , H04N23/60 , H04N23/695
Abstract: 本发明提供一种基于多自由度机械臂的水下相机补光灯协同控制方法,包括步骤:S1:通过双目深度相机采集水下场景图像,使用多层全连接神经网络学习,进行水下深度精确测量;S2:通过实时得到的场景精确深度信息,依赖计算机视觉计数识别和分类采集图像中的物体,精确建模与计算水下物体的信息;S3:在获得物体在相机坐标系中的坐标后,协同控制补光灯的六轴机械臂。本发明的一种基于多自由度机械臂的水下相机补光灯协同控制方法,在物体外形轮廓复杂、水下环境有遮挡、水体运动复杂的情况下都能灵活稳定地控制相机补光灯配置,以最大程度地降低噪声,捕获清晰的水下图像,提高下游任务的准确性。
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公开(公告)号:CN115272867A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202211041396.5
申请日:2022-08-29
Applicant: 上海交通大学 , 福龙马集团股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/70 , G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种机器人草地边界识别与定位方法,其包括以下步骤:S1、通过机器人上安装的RGB‑D相机获取草地的RGB图像、深度图像,标定相机的内参和外参;S2、对RGB图像进行语义分割,获得草地区域和非草地区域,并搜索边界轮廓,获得草地边界点集1;S3、对RGB图像进行HSV阈值分割,确定草地类HSV上下阈值,并搜索边界轮廓,获得草地边界点集2;S4、将草地边界点集1和草地边界点集2进行边界融合与过滤获得有效草地边界点集;S5、基于深度图像和相机的内参和外参对草地边界点进行坐标变换,获得有效草地边界点集相对坐标,采用以上技术方案能够准确提取并定位图像中的草地边界,对不同的草地类型、光照条件等具有广泛适应性。
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公开(公告)号:CN117252748A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202211210125.8
申请日:2022-09-30
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供了一种图像采集的调度方法、装置、设备及存储介质;本申请实施例可以应用于人工智能、云技术、智慧交通、车载等的图像采集场景;该方法包括:控制图像采集设备以第i次迭代的位姿参数对拍摄空间中的目标对象进行感知,得到感知坐标和感知角度;i为正整数,第1次迭代的位姿参数通过参数初始化处理得到;基于感知坐标和感知角度,确定第i次迭代时图像采集设备的感知质量参数;针对第i次迭代的位姿参数进行更新,得到第i+1次迭代的位姿参数;当迭代结束时,基于感知质量参数,从每次迭代所得到的位姿参数中,确定目标位姿参数;控制图像采集设备以目标位姿参数,对目标对象进行图像采集。通过本申请,能够提升图像采集的效果。
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公开(公告)号:CN111263335A
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN202010023306.4
申请日:2020-01-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了基于分布式协同的机器人编队通信恢复方法,涉及机器人及编队控制领域,包括以下步骤:步骤1:多个机器人实现分布式协同编队;步骤2:机器人存储编队通信拓扑中父节点的历史信息;步骤3:机器人判断自身是否通信丢失,如果丢失则进入步骤4,否则回到步骤1;步骤4:机器人根据父节点的历史信息预测父节点的运动目标;步骤5:机器人根据父节点的运动目标规划出自身的最优运动方式,并回到编队通信范围中。基于本发明的机器人设备,包括以下模块:通信模块、存储模块、检测模块、预测模块、规划模块、运动控制模块。本发明设计合理,实用性强,有效地解决了机器人编队中因通信造成机器人无法归队的问题。
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公开(公告)号:CN119740172A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411937195.2
申请日:2024-12-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种面向信息物理系统的异常检测方法、装置、介质。本发明通过分级检测的框架对信息物理系统的多变量时间序列数据分别进行局部和长期信息的异常检测。通过分别提取局部时间序列的时间特征和变量关联特征,来检查局部的时间和关联异常。并利用提取的高层特征学习鲁棒的隐空间表示,生成对应的隐特征序列,在隐空间上对信息物理系统的集体异常等复杂模式异常进行检测。本发明同时考虑了多变量数据、多尺度分析和时空相关性,有助于覆盖各种攻击引起的异常模式,提高了信息物理系统攻击检测的能力。
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