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公开(公告)号:CN118010019A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202311673630.0
申请日:2023-12-07
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种四相轮足翼潜多模态智能机器人的自主导航方法,采用基于深度学习的语义信息提取技术,对机器人周围环境中的动态目标进行目标检测和语义信息提取,采用基于语义识别的VI NS动态自主导航技术,进行语义信息标注和视觉里程计构建,得到机器人周围陆地和空中环境的三维地图;采用点云压缩方法对得到的三维地图去除冗余;采用NDT算法进行机器人在剔除冗余信息的三维地图中的重定位,结合三维地图信息进行全局路径规划和局部路径规划;采用多模态深度强化学习算法进行机器人的运动控制,使机器人按照规划路径运动。本发明解决了现有导航方法难以实现在不同场景下进行自适应自主导航、导航精度较低、抗干扰能力差的问题。
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公开(公告)号:CN119758328A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411781445.8
申请日:2024-12-05
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Inventor: 徐昕凯 , 张卓 , 晁鲁静 , 鲍诺 , 刘岱 , 吴太晖 , 韩铭麟 , 厚俊臣 , 李庆坤 , 姬晓闯 , 刘璐芳 , 路鹰 , 蔡敬坤 , 耿克达 , 李罗钢 , 李山山 , 相恒升 , 郭斐然
Abstract: 本发明公开了一种基于IMM‑STUKF信息融合算法的目标跟踪方法,将强跟踪滤波器与UKF相结合提出了改进的STUKF滤波算法,通过渐消因子的引入使系统具有更好的自适应性和鲁棒性,有效的减小了系统模型不确定性对估计误差的影响。然后引入了交互式多模型算法IMM,提出IMM‑STUKF滤波算法进行目标跟踪,进一步提高了目标多种方式机动下的跟踪精度。
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公开(公告)号:CN118478624A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410740858.5
申请日:2024-06-07
Applicant: 中国航天科技创新研究院
Abstract: 一种基于轮翼机构的四相多模态运动智能机器人,为了解决现有机器人无法进行水陆空多域复合运动的困难,陆域运动耗能高以及无法自主切换翼轮运动机构的问题,通过设计一种利用重力自锁离合器自动切换轮‑翼运动模式,使智能机器人机体能够实现水陆空等多域多模态运动,包括机体、轮翼结构、机臂转动结构,能够实现包括旋翼飞行模式、四轮运动模式、轮翼立式运动模式、水域运动模式的水陆空等多域多模态运动。
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