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公开(公告)号：CN109443382A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811231732.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于特征提取与降维神经网络的视觉SLAM闭环检测方法，本发明采用卷积神经网络模型，通过在大量数据集上进行训练，从而使网络具有特征学习的能力。这样将图片之间的相似度比较转换成特征向量之间的相似度对比。为了进一步提高检测的速度，在卷积神经网络的最后加上一层自编码器网络，用来对提取的图像特征进行降维。卷积神经网络具有平移不变性，尺度不变性等多种特性，可以有效克服传统人工特征对环境变化敏感的缺点，并且具有更快的特征提取速度。该方法可解决传统视觉SLAM闭环检测方法存在的特征提取时间短，受环境变化和光照变化影响大的缺点，可以有效提高闭环检测的准确率和召回率，对于构建全局一致的环境地图具有重要作用。
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公开(公告)号：CN108871344B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810771035.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了足球机器人GGRRT路径规划方法。为了提高足球机器人搜索效率，使其能在比赛中迅速做出反应，占据主动地位，本发明提出GGRRT路径规划算法。在原有RRT算法基础上引入目标导向函数，此时，生长函数不再由随机增长函数单独决定，而是由随机增长函数和目标导向函数共同决定。这相当于增加了目标点对研究对象的吸引力，可以有效地引导随机树朝着目标方向生长。实验结果表明，应用本发明所提出的GGRRT算法进行路径规划，消耗的时间仅为原来RRT算法所用时间的1/12～5/6，多余分支数也大大减少，有效地解决了足球机器人盲目搜索问题，大大提高路径规划效率。
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公开(公告)号：CN108955689A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810772568.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应细菌觅食优化算法的RBPF‑SLAM方法，通过整合经典细菌觅食优化算法的复制操作及维度自适应学习算法，实现机器人位姿的二次预测，增加了构图精确性。并依据自适应细菌觅食优化算法迁徙操作的思想，设计了新的自适应重采样方法，应用于移动机器人SLAM问题。本发明应用自适应细菌觅食优化算法对机器人的位姿进行二步预测，进而得到二次更新后的粒子集，并应用算法中的迁徙操作思想改进Rao‑Blackwellized粒子滤波器的重采样过程，即将RBPF中的粒子模拟ABFO算法中的细菌个体，进行自适应重采样，从而提高了粒子多样性。
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公开(公告)号：CN1238563A
公开(公告)日：1999-12-15
申请号：CN99109641.X
申请日：1999-07-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: H01L29/737
Abstract: 一种量子阱基区异质结双极型晶体管，属于高速微电子技术领域，其特征是，沿基区纵向生长一个或多个非掺杂量子阱层，使基区内的多数载流子主要处在量子阱中作横向输运，从而大大提高多数载流子的横向迁移率，并同时形成对少数载流子的纵向漂移场，加速少数载流子的纵向渡越，在不提高基区宽度和掺杂总量的基础上显著减小基区电阻rb，从而得到具有高电流增益、高fT、高fmax和低噪声系数NF的异质结双极型晶体管。
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公开(公告)号：CN108917769A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810772043.X
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于九叉树的机器人自适应栅格地图创建方法，该方法将整个环境地图划分成九宫格结构，判断其中每个栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，将部分占据的栅格进一步细分为小一级的九宫格，再判断这些小栅格的状态属于完全占据、部分占据还是空置，重复上述分割过程，直到整个地图搜索完毕并满足精度要求为止。最终栅格地图尺度的确定不依赖于人为经验，而是呈现自适应的特点。将该方法与均一尺度栅格法进行对比，仿真实验结果表明：该地图构建算法不仅具有收敛性，而且与均一尺度栅格地图相比，极大地节省了存储空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109443382B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811231732.6
申请日：2018-10-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于特征提取与降维神经网络的视觉SLAM闭环检测方法，本发明采用卷积神经网络模型，通过在大量数据集上进行训练，从而使网络具有特征学习的能力。这样将图片之间的相似度比较转换成特征向量之间的相似度对比。为了进一步提高检测的速度，在卷积神经网络的最后加上一层自编码器网络，用来对提取的图像特征进行降维。卷积神经网络具有平移不变性，尺度不变性等多种特性，可以有效克服传统人工特征对环境变化敏感的缺点，并且具有更快的特征提取速度。该方法可解决传统视觉SLAM闭环检测方法存在的特征提取时间短，受环境变化和光照变化影响大的缺点，可以有效提高闭环检测的准确率和召回率，对于构建全局一致的环境地图具有重要作用。
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公开(公告)号：CN108871344A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810771035.3
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了足球机器人GGRRT路径规划方法。为了提高足球机器人搜索效率，使其能在比赛中迅速做出反应，占据主动地位，本发明提出GGRRT路径规划算法。在原有RRT算法基础上引入目标导向函数，此时，生长函数不再由随机增长函数单独决定，而是由随机增长函数和目标导向函数共同决定。这相当于增加了目标点对研究对象的吸引力，可以有效地引导随机树朝着目标方向生长。实验结果表明，应用本发明所提出的GGRRT算法进行路径规划，消耗的时间仅为原来RRT算法所用时间的1/12～5/6，多余分支数也大大减少，有效地解决了足球机器人盲目搜索问题，大大提高路径规划效率。
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公开(公告)号：CN1079586C
公开(公告)日：2002-02-20
申请号：CN99100397.7
申请日：1999-01-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种高效逐级增强高亮度发光二极管及其设计方法，属于半导体光电子技术领域，其特征是发光二极管中的发光区由多个重复排列的单元大发光区构成，每一个单元大发光区包括前级发光区和后级发光区以及位于前后两级发光区之间的P+-N+隧道结。多级发光区通过各级间的隧道结为前级复合掉的电子和空穴提供再生通道，从而成倍地提高器件的量子效率和亮度。该发光二极管能提供高亮度半导体光源，用于光显示、交通信号灯、汽车头尾灯等领域。
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公开(公告)号：CN1111313C
公开(公告)日：2003-06-11
申请号：CN99109641.X
申请日：1999-07-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: H01L29/737
Abstract: 一种量子阱基区异质结双极型晶体管，属于高速微电子技术领域，其特征是，沿基区纵向生长一个或多个非掺杂量子阱层，使基区内的多数载流子主要处在量子阱中作横向输运，从而大大提高多数载流子的横向迁移率，并同时形成对少数载流子的纵向漂移场，加速少数载流子的纵向渡越，在不提高基区宽度和掺杂总量的基础上显著减小基区电阻rb从而得到具有高电流增益、高fT、高fmax和低噪声系数NF的异质结双极型晶体管。
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公开(公告)号：CN1226089A
公开(公告)日：1999-08-18
申请号：CN99100397.7
申请日：1999-01-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种高效逐级增强高亮度发光二极管及其设计方法,属于半导体光电子技术领域,其特征是发光二极管中的发光区由多个重复排列的单元大发光区构成,每一个单元大发光区包括前级发光区和后级发光区以及位于前后两级发光区之间的P+－N+隧道结。多级发光区通过各级间的隧道结为前级复合掉的电子和空穴提供再生通道,从而成倍地提高器件的量子效率和亮度。该发光二极管能提供高亮度半导体光源,用于光显示、交通信号灯、汽车头尾灯等领域。
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