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公开(公告)号：CN115420276A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211047352.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G01S19/45 , G01S19/47 , G06T3/40 , G06T7/73 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种面向室外场景的多机器人协同定位与建图方法，属于同步定位与建图领域。针对室外场景复杂多样的特点，为兼顾系统鲁棒性与高效性，本发明首先采用多个机器人所搭载的激光雷达、IMU、GPS获取环境及自身运动信息以建立多传感器紧耦合框架保证系统鲁棒性；其次构建因子图优化框架并加入雷达里程计因子、IMU预积分因子、回环因子实现单一机器人同步定位与地图构建，所述回环因子通过联合GPS实时观测数据与三维点云描述符构建；再次，机器人端以数据包的形式上传所提取点云描述子与自身位姿等信息至服务器端。最后，采用一种高效的描述子匹配算法在服务器端实现机器人间关键帧匹配，据此实现多机器人位姿融合与全局地图构建。
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公开(公告)号：CN110135237A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910224820.1
申请日：2019-03-24
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种手势识别方法，首先，对手势图像做预处理，得到固定尺寸的手势图像。其次，分别使用针对全局和针对局部地特征提取网络获取手势图像的不同特征。其中用于提取局部特征的网络完全由卷积层组成，残差网络结构被用于融合低层与高层信息，输出大尺寸特征图；用于提取全局特征的网络由卷积和池化组成，其池化层输出与局部特征提取网络相应输出相融合作为下层卷积输入，最终输出小尺寸、大感受野的特征图。最终，检测网络1和2分别在大尺寸和小尺寸特征图上检测手势目标，二者检测结果经非极大值抑制处理后输出分类结果。本发明有效减轻了梯度消失和神经元死亡的程度。
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公开(公告)号：CN109077901A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810665705.3
申请日：2018-06-26
Applicant: 北京化工大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 本发明公开了一种符合人体工学的可穿戴式助盲机器人机构，利用拍摄相机、深度相机与激光雷达、惯性导航设备等，实现地图构建与实时稳健定位导航。通过语音交互结构实现机器人与盲人的双向语音交互，供能与计算结构为整个机器人提供供电与相关计算的功能。本发明结合人体工学理论，采用穿戴式助盲机器人设计方法，使得盲人负重配置均匀；采用激光雷法结合盲杖的多功能盲杖设计思路，实时识别地面路况，提高盲人行走的安全性；采用双向语音交互与震动手环交互的方法，克服盲人在嘈杂环境下的人机交互可靠性低的不足。
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公开(公告)号：CN115355901B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210999273.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态目标感知的多机联合建图方法，属于三维视觉领域。首先，采用基于YOLACT和DeepSORT的多目标跟踪算法，在机器人端对连续采集的RGB图像帧进行潜在动态目标跟踪，并结合光流法分析目标运动状态，进而剔除动态特征点；其次，基于图像帧中的静态特征点和IMU数据，采用紧耦合的视觉惯性里程计进行相机位姿跟踪，并投影关键帧上的静态特征点到三维空间，从而增量式构建单机的静态子地图；再次，在服务器端接收子地图数据和关键帧数据以重建子地图，并基于词袋模型进行不同子地图之间的回环检测；最后，基于位姿图融合算法在服务器端实现全局一致的相机位姿估计和地图融合。本发明提升了多机协同视觉联合建图方法在动态场景下的鲁棒性，实现了全局一致的地图构建。
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公开(公告)号：CN115420276B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211047352.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G01S19/45 , G01S19/47 , G06T3/4038 , G06T7/73 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种面向室外场景的多机器人协同定位与建图方法，属于同步定位与建图领域。针对室外场景复杂多样的特点，为兼顾系统鲁棒性与高效性，本发明首先采用多个机器人所搭载的激光雷达、IMU、GPS获取环境及自身运动信息以建立多传感器紧耦合框架保证系统鲁棒性；其次构建因子图优化框架并加入雷达里程计因子、IMU预积分因子、回环因子实现单一机器人同步定位与地图构建，所述回环因子通过联合GPS实时观测数据与三维点云描述符构建；再次，机器人端以数据包的形式上传所提取点云描述子与自身位姿等信息至服务器端。最后，采用一种高效的描述子匹配算法在服务器端实现机器人间关键帧匹配，据此实现多机器人位姿融合与全局地图构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115355901A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210999273.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合动态目标感知的多机联合建图方法，属于三维视觉领域。首先，采用基于YOLACT和DeepSORT的多目标跟踪算法，在机器人端对连续采集的RGB图像帧进行潜在动态目标跟踪，并结合光流法分析目标运动状态，进而剔除动态特征点；其次，基于图像帧中的静态特征点和IMU数据，采用紧耦合的视觉惯性里程计进行相机位姿跟踪，并投影关键帧上的静态特征点到三维空间，从而增量式构建单机的静态子地图；再次，在服务器端接收子地图数据和关键帧数据以重建子地图，并基于词袋模型进行不同子地图之间的回环检测；最后，基于位姿图融合算法在服务器端实现全局一致的相机位姿估计和地图融合。本发明提升了多机协同视觉联合建图方法在动态场景下的鲁棒性，实现了全局一致的地图构建。
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公开(公告)号：CN115416047A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211074959.0
申请日：2022-09-02
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器四足机器人的助盲系统和方法，主要包括环境感知模块，决策规划模块和人机交互模块，环境感知模块由双GPS确定系统位置信息和航向，多线程雷达扫描环境点云信息，前置深度相机提供语义分割输入，鱼眼双目相机获取地面障碍物图像信息，压力传感器检测四足机器人足底受力情况；决策规划模块由控制器处理多传感器融合数据并规划下一步动作；人机交互部分由震动手环控制震度方向和幅度，弹性牵引绳提供辅助牵引力，配合在云台上的后置深度相机实时跟踪盲人，检测盲人关键点，以此推导盲人动作变化，在盲人摔倒等意外情况发生时由语音模块向外界求助。语音模块接收盲人语音指令，播报障碍物信息、盲人身体状态和规划路径信息等。本发明在保证舒适的前提下做到准确的环境感知，合适的决策规划和便捷的人机交互。
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公开(公告)号：CN109781092A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910056654.9
申请日：2019-01-19
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种危险化工事故环境下移动机器人的定位与建图方法，本方法应用于搜救移动机器人，可以在复杂危险化工事故现场进行定位和建图，一定程度上减弱了危险化学品爆炸等造成的光照和烟雾影响，提高了事故发生情况下定位和建图的鲁棒性和精度。本方法的核心在于使用时空马尔可夫随机场的方法进行图片去雾处理，采用较稳定的基于特征点法的单目视觉SLAM方法融合IMU传感器数据进行危险化工事故中移动机器人的定位与建图，进一步提高在危险的化工事故情况下机器人对环境的探索能力。
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公开(公告)号：CN115416047B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211074959.0
申请日：2022-09-02
Applicant: 北京化工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器四足机器人的助盲系统和方法，主要包括环境感知模块，决策规划模块和人机交互模块，环境感知模块由双GPS确定系统位置信息和航向，多线程雷达扫描环境点云信息，前置深度相机提供语义分割输入，鱼眼双目相机获取地面障碍物图像信息，压力传感器检测四足机器人足底受力情况；决策规划模块由控制器处理多传感器融合数据并规划下一步动作；人机交互部分由震动手环控制震度方向和幅度，弹性牵引绳提供辅助牵引力，配合在云台上的后置深度相机实时跟踪盲人，检测盲人关键点，以此推导盲人动作变化，在盲人摔倒等意外情况发生时由语音模块向外界求助。语音模块接收盲人语音指令，播报障碍物信息、盲人身体状态和规划路径信息等。本发明在保证舒适的前提下做到准确的环境感知，合适的决策规划和便捷的人机交互。
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公开(公告)号：CN115371662B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211002350.2
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京化工大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于概率栅格移除动态对象的静态地图构建方法。首先，对采集到的激光雷达数据、IMU数据和GPS数据进行紧耦合，从而得到一个关键帧的数据集合。其次，采用极坐标的方式，选择激光雷达强度作为描述子对关键帧的数据集合进行处理，得到带有描述子的关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图。再次，对带有描述子关键帧的栅格图和关键帧对应子地图的栅格图进行比较，找到子地图中的动态区域，对动态区域进行平面拟合，得到平面方程。最后，剔除动态区域中平面方程上方的点云，得到三维静态点云地图。本发明能够应用于动态环境下构建三维静态点云地图中。
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