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公开(公告)号：CN113359810B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110864501.4
申请日：2021-07-29
IPC: G05D1/46 , G05D1/49 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于多传感器的无人机着陆区域识别方法，涉及无人机技术领域。该方法通过对无人机搭载的相机拍摄的图像数据进行图像特征提取和语义分割以确定可能的降落区域位置，然后引导无人机飞向该可能的降落区域；当无人机飞到低空时，利用激光雷达，IMU和GPS传感器获得的数据建立可降落区域的三维点云地图，并通过利用深度学习方法提取点云语义特征，对三维环境模型进行语义分割，生成带语义标签的三维点云地图，然后从该点云地图中得到降落区域的精确三维位置信息并引导无人机完成自主着陆。该方法融合了激光雷达、相机和IMU等传感器的数据，得到无人机可降落区域的精确三维位置信息，实现对无人机着陆区域的精确鲁棒识别。
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公开(公告)号：CN113759928B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111104812.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种用于复杂大尺度室内场景的移动机器人高精度定位方法，通过对全局地图进行降采样处理组成全局地图金字塔，在接收到最新激光点时，从位于金字塔最顶部的地图开始进行机器人位姿得分的检索，得到机器人的全局位姿；通过对人工路标进行检测和识别，得到环境中的人工路标用于移动机器人定位，当检测到少于三个人工路标时，构建人工路标的观测模型更新粒子分布，当检测到多于三个人工路标时，利用高精度定位方法对人工路标进行处理，实现移动机器人在目标区域的高精度定位，最后通过定位质量检测模块实现移动机器人定位质量的评估，通过反馈策略实现定位方法的鲁棒性；可以在目标区域实现毫米级定位，能够满足工业场景的精度需求。
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公开(公告)号：CN110132284B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910461821.8
申请日：2019-05-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于深度信息的全局定位方法，涉及移动机器人自主定位技术领域。该方法包括：获取移动机器人当前的感知信息，采用SLAM算法生成栅格地图；将生成栅格地图转化为似然域地图；对所述栅格地图进行降采样处理，形成图像金字塔，并计算图像金字塔不同层中各个栅格的似然值；利用与最近物体的欧氏距离计算测距仪在图像金字塔中各层的似然，最终定位移动机器人相对于全局地图的位置。本方法通过SLAM算法生成栅格地图，再根据不同分辨率的栅格地图构成图像金字塔，从粗到细逐层定位移动机器人所在位置，最终实现移动机器人精确的全局定位，适用场景多，具有易操作、效率高、精度高的特点。
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公开(公告)号：CN114237256A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111561505.1
申请日：2021-12-20
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种适用于欠驱动机器人的三维路径规划与导航方法，涉及机器人导航技术领域。本发明包括全局路径平滑算法、局部绕障规划算法及三维避障跟踪控制算法三个部分。适用于低矮、悬挂以及动态等障碍物的复杂三维环境的室内外自主导航方法，克服存储三维环境信息具有较大资源开销的同时，能够灵活控制绕障路径相对参考路径横向偏离距离，且绕障完成后能够返回至全局路径的局部绕障模块，该方法可满足机器人的动力学及运动学约束进行避障跟踪控制，适用于多种运动模型的欠驱动机器人方法的自主导航。
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公开(公告)号：CN113359810A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110864501.4
申请日：2021-07-29
Abstract: 本发明提供一种基于多传感器的无人机着陆区域识别方法，涉及无人机技术领域。该方法通过对无人机搭载的相机拍摄的图像数据进行图像特征提取和语义分割以确定可能的降落区域位置，然后引导无人机飞向该可能的降落区域；当无人机飞到低空时，利用激光雷达，IMU和GPS传感器获得的数据建立可降落区域的三维点云地图，并通过利用深度学习方法提取点云语义特征，对三维环境模型进行语义分割，生成带语义标签的三维点云地图，然后从该点云地图中得到降落区域的精确三维位置信息并引导无人机完成自主着陆。该方法融合了激光雷达、相机和IMU等传感器的数据，得到无人机可降落区域的精确三维位置信息，实现对无人机着陆区域的精确鲁棒识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106534338B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201611102770.2
申请日：2016-12-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种云机器人实现方法，涉及云机器人技术领域。包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块，首先利用基于RabbitMQ的消息中间件接收、存储、转发机器人请求信息，再利用基于JSON的消息解析器解析该请求消息，得到创建配置云中虚拟资源的参数，最后基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块根据解析出的参数信息自动创建配置网络、虚拟机等云中资源，使虚拟机与机器人能相互连接、相互通信，进而根据云中虚拟资源对机器人进行控制。本发明能接收机器人发出的请求消息，自动创建配置云中虚拟资源，使机器人按需使用云中资源。
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公开(公告)号：CN108919811A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810842083.7
申请日：2018-07-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于tag标签的室内移动机器人SLAM方法，涉及移动机器人视觉SLAM技术领域。该方法首先在室内粘贴tag标签，然后在室内选定一起点让机器人移动，并运用IMU计算机器人的位置姿态信息；同时通过机器人上的摄像头采集图像并传输给处理器，由处理器进行识别tag标签；计算tag标签号码和标签的位置姿态信息；最后将区域内所有标签的位置姿态信息予以记录，绘制标签的三维地图以及机器人移动路径，完成SLAM。本发明提供的基于tag标签的室内移动机器人SLAM方法，不仅成本低，易操作，而且标签的识别率高，标签位姿计算更加准确。同时，可以对移动机器人位置进行准确估算，并且可以抵抗机器人移动过程中快速运动和不断变化的光照条件。
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公开(公告)号：CN108182302A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711324889.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于修改聚类半监督核主元分析的早期故障检测方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法通过离线建模与在线监测，同时考虑数据的本身分布信息和数据类别标签信息，并采用修改的聚类假设，运用改进的半监督KPCA方法，先找到早期故障数据，进而进行二次建模，得到偏向于主元的分解函数，找到划分故障与正常的分界，运用该分解函数判定新采集的数据是否属于故障类数据。本发明针对于工业早期故障难以发现和判定的问题，不仅能大大降低误报警，还提高了故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN102880360B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210376112.8
申请日：2012-09-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F3/042 , G06F3/01 , G06F3/0488
Abstract: 本发明一种红外式多点交互电子白板系统及白板投影标定方法，属于电子白板领域，该系统包括计算机、投影仪、投影幕、红外摄像头和红外笔，还包括激光定位装置；所述的计算机内包括后台无线数据控制器和前台多点交互器，所述的后台无线数据控制器包括标定模块、蓝牙无线通信模块和无线数据处理模块；所述的前台多点交互器包括手势识别模块、画图功能模块、图片展示功能模块、视频展示功能模块、PPT文件播放操作模块、PDF文件播放操作模块、手写输入识别模块和小窗口展示模块；本发明除了基本功能外，还增加了对PPT、PDF文件的操控功能，即对PPT、PDF文件实行打开、全屏播放、翻页、自由书写等功能。
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