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公开(公告)号：CN103837869A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410065887.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及基于向量关系的单线激光雷达和CCD相机标定方法，在激光坐标系中提取激光雷达扫描V型靶标的点集信息，通过直线拟合求得靶标两个不同平面内的直线的方向向量及交点坐标；在相机坐标系中利用CCD相机捕获图像，通过对图像信息处理获取靶标平面方程和过原点与激光雷达扫描线的平面方程，建立激光雷达扫描的直线方程，进一步得到直线的方向向量及交点坐标；最后依据不同坐标系对应直线方向向量及交点间的关系完成标定。本发明不需要移动标定场景中的任何物体，一次即可完成所有标定数据的采集，标定效率大大提高；本发明直接获取待标定传感器各自坐标系下激光扫描靶标平面的直线方向向量，在保证标定精度的同时简化了标定算法。
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公开(公告)号：CN103235877A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310127368.X
申请日：2013-04-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于机器人领域，公布了一种机器人控制软件模块划分方法。首先，将系统按最小机能划分，得到功能粒度最小的元素样本集。然后，从功能和结构的角度对样本集元素进行相关性分析，应用模糊树图聚类方法将具有一定相关性的元素聚类合并。通过选取不同的阈值得到各子树在不同水平上的划分方案。最后，根据信息熵思想综合评价模块划分方案，并选取最优划分结果。通过采用模糊聚类与层次分析的结合量化系统元素之间的相关度，减少了模块划分中人为因素的影响，降低了机器人控制软件模块化过程的难度；通过信息熵思想提出数学评价模型，为机器人软件系统模块划分粒度问题提供了合理有效的解决方案，缩短模块划分的开发周期，降低系统的开发成本。
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公开(公告)号：CN103247040B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310175391.6
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明属于智能移动机器人领域，公开了一种基于分层拓扑结构的未知环境下多机器人系统地图拼接方法。解决了在相对位姿未知情况下的多机器人系统地图拼接问题。该方法包括：获取可通行空间树，建立分层拓扑结构，创建全局拓扑地图，提取SIFT特征并进行特征匹配，基于ICP扫描匹配进行地图拼接。本发明在机器人间相对位姿未知的情况下，提出一种融合SIFT特征的分层拓扑结构，并增量式地创建全局拓扑地图，根据节点间的SIFT匹配信息，结合扫描匹配的方法实现大规模未知环境下的多机器人系统地图拼接。有效地提高了拼接的准确性和实时性。该方法可适用于与地图创建与地图拼接有关的智能移动机器人领域。
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公开(公告)号：CN103247075B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310173608.X
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与智能机器人的交叉领域，公开了一种基于变分机制的大范围室内场景的重建方法，包括：步骤一，获取相机的标定参数，并建立畸变矫正模型；步骤二，建立相机位姿描述与相机投影模型；步骤三，利用基于SFM的单目SLAM算法实现相机位姿估计；步骤四，建立基于变分机制的深度图估计模型，并求解该模型；步骤五，建立关键帧选取机制，实现三维场景的更新。本发明采用RGB相机获取环境数据，针对利用高精度单目定位算法，提出了一种基于变分机制的深度图生成方法，实现了大范围的快速室内三维场景重建，有效地解决了三维重建算法成本与实时性问题。
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公开(公告)号：CN103247075A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310173608.X
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与智能机器人的交叉领域，公开了一种基于变分机制的大范围室内场景的重建方法，包括：步骤一，获取相机的标定参数，并建立畸变矫正模型；步骤二，建立相机位姿描述与相机投影模型；步骤三，利用基于SFM的单目SLAM算法实现相机位姿估计；步骤四，建立基于变分机制的深度图估计模型，并求解该模型；步骤五，建立关键帧选取机制，实现三维场景的更新。本发明采用RGB相机获取环境数据，针对利用高精度单目定位算法，提出了一种基于变分机制的深度图生成方法，实现了大范围的快速室内三维场景重建，有效地解决了三维重建算法成本与实时性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103106688A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310053829.3
申请日：2013-02-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与智能机器人的交叉领域，涉及一种基于双层配准方法的大范围室内场景的重建方法。解决了现有室内场景重建方法所需设备昂贵、计算复杂度高和实时性差的问题。该方法包括：Kinect标定，SURF特征点提取与匹配，特征点对到三维空间点对的映射，基于RANSAC与ICP方法的三维空间点双层配准，更新场景。本发明采用Kinect获取环境数据，基于RANSAC和ICP，提出双层配准方法，实现经济快速的室内三维场景重建，有效提高重建算法的实时性和重建精度。该方法可适用于服务机器人领域及其他与三维场景重建有关的计算机视觉领域。
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公开(公告)号：CN103106688B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310053829.3
申请日：2013-02-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与智能机器人的交叉领域，涉及一种基于双层配准方法的大范围室内场景的重建方法。解决了现有室内场景重建方法所需设备昂贵、计算复杂度高和实时性差的问题。该方法包括：Kinect标定，SURF特征点提取与匹配，特征点对到三维空间点对的映射，基于RANSAC与ICP方法的三维空间点双层配准，更新场景。本发明采用Kinect获取环境数据，基于RANSAC和ICP，提出双层配准方法，实现经济快速的室内三维场景重建，有效提高重建算法的实时性和重建精度。该方法可适用于服务机器人领域及其他与三维场景重建有关的计算机视觉领域。
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公开(公告)号：CN103235877B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310127368.X
申请日：2013-04-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/414
Abstract: 本发明属于机器人领域，公布了一种机器人控制软件模块划分方法。首先，将系统按最小机能划分，得到功能粒度最小的元素样本集。然后，从功能和结构的角度对样本集元素进行相关性分析，应用模糊树图聚类方法将具有一定相关性的元素聚类合并。通过选取不同的阈值得到各子树在不同水平上的划分方案。最后，根据信息熵思想综合评价模块划分方案，并选取最优划分结果。通过采用模糊聚类与层次分析的结合量化系统元素之间的相关度，减少了模块划分中人为因素的影响，降低了机器人控制软件模块化过程的难度；通过信息熵思想提出数学评价模型，为机器人软件系统模块划分粒度问题提供了合理有效的解决方案，缩短模块划分的开发周期，降低系统的开发成本。
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公开(公告)号：CN104732518B
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201510025810.7
申请日：2015-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于智能机器人地面特征的PTAM改进方法，首先，完成参数校正，这包括参数定义与相机校正；然后利用相机获取当前环境纹理信息，并构建四层高斯图像金字塔，运用FAST角点检测算法提取当前图像中的特征信息，建立角点特征间的数据关联，得到位姿估计模型；在地图的初始绘制阶段，获取两个关键帧将相机架设在移动机器人上；在初始化过程中，移动机器人开始移动，同时相机捕获当前场景中角点信息并建立关联；实现三维稀疏地图的初始化后，更新关键帧并利用极线搜索与块匹配方法建立特征点亚像素精度映射关系，结合位姿估计模型实现相机精确重定位。最后将匹配点投影到空间，完成当前全局环境三维地图创建。
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公开(公告)号：CN103837869B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410065887.2
申请日：2014-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及基于向量关系的单线激光雷达和CCD相机标定方法，在激光坐标系中提取激光雷达扫描V型靶标的点集信息，通过直线拟合求得靶标两个不同平面内的直线的方向向量及交点坐标；在相机坐标系中利用CCD相机捕获图像，通过对图像信息处理获取靶标平面方程和过原点与激光雷达扫描线的平面方程，建立激光雷达扫描的直线方程，进一步得到直线的方向向量及交点坐标；最后依据不同坐标系对应直线方向向量及交点间的关系完成标定。本发明不需要移动标定场景中的任何物体，一次即可完成所有标定数据的采集，标定效率大大提高；本发明直接获取待标定传感器各自坐标系下激光扫描靶标平面的直线方向向量，在保证标定精度的同时简化了标定算法。
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