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公开(公告)号：CN109213174B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201811241028.9
申请日：2018-10-24
Applicant: 北京工业大学 , 北京北排科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于模糊神经网络的污水处理厂智能巡检避障方法属于智能机器人技术领域。针对污水处理厂中障碍物可移动，巡检环境复杂多变等特点，该智能避障控制方法利用前置、后置超声波传感器以及碰撞开关采集到的环境信息，通过模糊神经网络对巡检机器人周围环境进行判断并决策，实现对巡检机器人避障的智能控制，提高了巡检机器人的运行安全性和稳定性；解决了传统机器人避障方法无法提前避障和避障效果易受干扰的问题。实验结果表明该方法拥有更为快速的响应能力，对复杂巡检环境具有更强的自适应能力，实现巡检机器人的智能避障控制，提高避障有效性和实时性。
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公开(公告)号：CN109213174A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811241028.9
申请日：2018-10-24
Applicant: 北京工业大学 , 北京北排科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于模糊神经网络的污水处理厂智能巡检避障方法属于智能机器人技术领域。针对污水处理厂中障碍物可移动，巡检环境复杂多变等特点，该智能避障控制方法利用前置、后置超声波传感器以及碰撞开关采集到的环境信息，通过模糊神经网络对巡检机器人周围环境进行判断并决策，实现对巡检机器人避障的智能控制，提高了巡检机器人的运行安全性和稳定性；解决了传统机器人避障方法无法提前避障和避障效果易受干扰的问题。实验结果表明该方法拥有更为快速的响应能力，对复杂巡检环境具有更强的自适应能力，实现巡检机器人的智能避障控制，提高避障有效性和实时性。
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公开(公告)号：CN113358117B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110257493.7
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用地图的视觉惯性室内定位方法，包括，针对视觉惯性里程计系统在室内定位精度较差的问题，采用了基于条件随机场的三维地图匹配算法来对视觉惯性里程计的输出进行修正。首先，建立室内三维地图的条件随机场模型，将其作为先验信息加入计算；其次，将视觉惯性里程计系统输出的位姿和轨迹信息作为观测量送入条件随机场模型中，最后，将条件随机场模型输出的最优状态点序列作为反馈值来对视觉惯性里程计系统的输出进行修正。本发明基于条件随机场的三维地图匹配算法相比二维地图匹配拓展了应用的范围。相比于以往的基于粒子滤波的地图匹配算法，在保证了精度的同时显著的减少了计算量，更加适合于实际工程应用。
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公开(公告)号：CN106871894A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710178152.4
申请日：2017-03-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于条件随机场的地图匹配方法，利用条件随机场对导航信息和地形数据进行匹配，其方法包括：特征的提取、权值的训练和滑动窗口下导航信息与地形数据的匹配，匹配所得结果一方面作为定位进行输出，另一方面反馈给惯性导航。基于条件随机场的地图匹配算法避免了定位穿墙问题，相对于基于粒子滤波的地图匹配算法减小了计算量。
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公开(公告)号：CN114463420B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210113074.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的视觉里程计算法。针对传统的视觉里程计要求图片含有大量的纹理信息，且求解过程较为复杂，而基于卷积神经网络的视觉里程计精度较低的问题，提出基于注意力卷积神经网络和门控循环单元的视觉里程计。利用注意力机制提高卷积模块特征提取的精度，从而提高视觉定位的精度。相比于以往的视觉里程计算法，在保证了精度的同时摒弃了复杂的求解过程，更加适合于实际工程应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463420A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210113074.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的视觉里程计算法。针对传统的视觉里程计要求图片含有大量的纹理信息，且求解过程较为复杂，而基于卷积神经网络的视觉里程计精度较低的问题，提出基于注意力卷积神经网络和门控循环单元的视觉里程计。利用注意力机制提高卷积模块特征提取的精度，从而提高视觉定位的精度。相比于以往的视觉里程计算法，在保证了精度的同时摒弃了复杂的求解过程，更加适合于实际工程应用。
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公开(公告)号：CN113358117A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110257493.7
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用地图的视觉惯性室内定位方法，包括，针对视觉惯性里程计系统在室内定位精度较差的问题，采用了基于条件随机场的三维地图匹配算法来对视觉惯性里程计的输出进行修正。首先，建立室内三维地图的条件随机场模型，将其作为先验信息加入计算；其次，将视觉惯性里程计系统输出的位姿和轨迹信息作为观测量送入条件随机场模型中，最后，将条件随机场模型输出的最优状态点序列作为反馈值来对视觉惯性里程计系统的输出进行修正。本发明基于条件随机场的三维地图匹配算法相比二维地图匹配拓展了应用的范围。相比于以往的基于粒子滤波的地图匹配算法，在保证了精度的同时显著的减少了计算量，更加适合于实际工程应用。
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公开(公告)号：CN108426582A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810176554.5
申请日：2018-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了行人室内三维地图匹配方法，属于室内行人定位技术领域。利用捆绑于行人脚面上的MEMS-INS传感器采集行人室内的运动信息并解算行人的速度、位置与航向，分析室内结构并创建状态点，根据导航输出位置信息与状态点位置信息建立条件随机场模型。以定长行走距离提取室内行人的水平二维位置信息，零速时刻提取行人高度信息，获取CRF模型的观测点，并分别记录室内行人的二维位置与高度信息的采样时刻。建立室内电子地图，并根据室内结构信息创建状态点，存储状态点坐标。本发明能够实现行人三维位置定位，算法精度高；采用二维位置与高度信息分开匹配的方法，简化算法复杂性；采用临近时刻对二维位置与高度信息进行融合，提高了地图匹配的正确率。
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公开(公告)号：CN108426582B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810176554.5
申请日：2018-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了行人室内三维地图匹配方法，属于室内行人定位技术领域。利用捆绑于行人脚面上的MEMS‑INS传感器采集行人室内的运动信息并解算行人的速度、位置与航向，分析室内结构并创建状态点，根据导航输出位置信息与状态点位置信息建立条件随机场模型。以定长行走距离提取室内行人的水平二维位置信息，零速时刻提取行人高度信息，获取CRF模型的观测点，并分别记录室内行人的二维位置与高度信息的采样时刻。建立室内电子地图，并根据室内结构信息创建状态点，存储状态点坐标。本发明能够实现行人三维位置定位，算法精度高；采用二维位置与高度信息分开匹配的方法，简化算法复杂性；采用临近时刻对二维位置与高度信息进行融合，提高了地图匹配的正确率。
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公开(公告)号：CN106871894B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710178152.4
申请日：2017-03-23
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于条件随机场的地图匹配方法，利用条件随机场对导航信息和地形数据进行匹配，其方法包括：特征的提取、权值的训练和滑动窗口下导航信息与地形数据的匹配，匹配所得结果一方面作为定位进行输出，另一方面反馈给惯性导航。基于条件随机场的地图匹配算法避免了定位穿墙问题，相对于基于粒子滤波的地图匹配算法减小了计算量。
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