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公开(公告)号：CN114199241B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111381642.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于九轴运动传感器姿态检测方法，该方法为：读取九轴运动传感器中的数据，计算初始欧拉角并转换成初始姿态四元数；初始化状态转移噪声矩阵以及传感器的观测噪声的矩阵；将陀螺仪数据和加速度计数据采用EKF方法进行数据融合，在将加速度计的数据归一化之前先计算加速度的模，并根据此模值对噪声矩阵进行调节，估计出目标物体的姿态四元数并转化为姿态角；将陀螺仪数据和磁强计数据结合之前估计出的姿态角采用卡尔曼滤波法进行数据融合单独求出偏航角，求解过程中根据磁强计的数据的变化量对噪声矩阵进行调节，从而改变卡尔曼增益；将两次融合的结果结合即为输出的姿态角。本发明具有快速、准确、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN111539422B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010286279.X
申请日：2020-04-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster RCNN的飞行目标协同识别方法，包括以下步骤：构建训练数据集；构建Faster RCNN网络；训练Faster RCNN网络；在多个分布式平台上实施训练后的Faster RCNN网络；进行目标检测并将识别结果进行决策级融合，实现目标协同识别。针对变化环境下的飞行目标红外图像识别场景，本发明的方法采用协同识别的方法能够获取目标多角度、多姿态的图像信息，使对象轮廓、姿态等信息更加丰富立体，能够有效地提高目标的识别准确率，同时优化了Faster RCNN网络的锚框生成方法，提高了目标识别的效率。
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公开(公告)号：CN114199241A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111381642.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EKF的九轴运动传感器姿态检测方法，该方法为：读取九轴运动传感器中的数据，计算初始欧拉角并转换成初始姿态四元数；初始化状态转移噪声矩阵以及传感器的观测噪声的矩阵；将陀螺仪数据和加速度计数据采用EKF方法进行数据融合，在将加速度计的数据归一化之前先计算加速度的模，并根据此模值对噪声矩阵进行调节，估计出目标物体的姿态四元数并转化为姿态角；将陀螺仪数据和磁强计数据结合之前估计出的姿态角采用卡尔曼滤波法进行数据融合单独求出偏航角，求解过程中根据磁强计的数据的变化量对噪声矩阵进行调节，从而改变卡尔曼增益；将两次融合的结果结合即为输出的姿态角。本发明具有快速、准确、抗干扰能力强等优点。
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公开(公告)号：CN114170450A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111381636.1
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域一致性和GMS的图像特征匹配方法，该方法为：利用工业相机采集目标不同角度下的图像；利用FAST算法采集图像中的特征点；利用rBRIEF算法求采集到的特征点的特征向量分布图，也即特征描述子；将得到的目标不同角度的特征向量进行暴力匹配，得到粗匹配结果；将包含粗匹配结果的图像划分成多个网格，重新定义邻域；通过计算匹配好的特征点的正确匹配个数以及区域一致性，来判断该特征点是否被正确匹配。本发明在保证匹配精度和数量的同时，降低了计算的复杂性，在一些对图像匹配精度要求较大的场景下能够发挥巨大的潜力。
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公开(公告)号：CN109179064B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810845946.6
申请日：2018-07-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: B65H54/28
Abstract: 本发明公开了一种电缆盘上电缆排列检测系统及方法。该系统包括二维激光传感器、工控机、运动控制板卡、运动接口转接卡、绕线伺服控制器、数字I/O接口转接卡、物料系统、绕线伺服电机和电缆盘。方法为：二维激光传感器利用激光探头发射的二维激光对电缆盘上的电缆排列进行扫描，将扫描得到的数据传送至工控机，工控机进行数据处理、分析计算和判断决策后，通过运动控制板卡向绕线伺服控制器发送控制信号，驱动绕线伺服电机调整电缆盘上电缆的排列间隔。本发明实现了对电缆盘上电缆排列方式的快速、高效的自动检测，并且将检测数据进行分析处理，实时实现对电缆盘上电缆环绕的排列间隔的调整，提高了电缆生产效率，减少了人力成本，提高了产品竞争力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110766159A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910936068.3
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的多UAV服务边缘计算的任务分配方法，包括：构建边缘计算服务系统；提取UAV及终端的属性信息；生成终端任务随机卸载到无人机服务器计算的若干决策方案；建立UAV按照TSP问题顺序服务的能耗模型和时间模型，并建立任务本地计算的时间模型，形成最小化UAV边缘计算系统能耗和时间的多目标优化；利用改进遗传算法进行求解，获得最优的终端卸载决策和无人机任务分配方案。本发明可以有效为地面终端做出卸载决策，为多UAV服务若干终端的任务进行分配，为各UAV各自服务的顺序做出规划，可以有效降低终端任务的时间延迟和无人机服务器系统提供服务的能耗，延长了多UAV挂载服务器提供边缘计算系统的生存时间并提升了终端的效率。
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公开(公告)号：CN110764538A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911098178.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三步自适应算法的无人机三轴稳定平台及跟踪方法。该平台包括光电开关、三轴稳定陀螺、传感器采集MCU、天线控制板MCU、馈源、信标机、滑环、定位系统、电机驱动器和电机。方法为：空中平台发送本端地理位置信息，地面系统进行目标捕获；光电开关和三轴稳定陀螺将信息传送给传感器采集MCU，传感器采集MCU进行数据预处理，并将天线状态发送给天线控制板MCU；天线控制板MCU经过综合计算，控制电机驱动器，使天线始终保持最佳通信姿态。本发明跟踪过程中采用三步跟踪算法，采用闭环PID反馈控制方式抑制载体干扰，采用扰动补偿方式抑制载体扰动，解决了平台的过顶问题，且跟踪精度高，响应速度快，稳定性高。
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公开(公告)号：CN110293683A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910435271.2
申请日：2019-05-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: B29C64/386 , B29C64/393 , B33Y50/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Euro408运动控制器的含能材料3D打印系统。该系统包括电源模块、计算机模块、控制器模块和3D打印平台，其中3D打印平台包括驱动器模块、电机模块、含能材料挤出装置、底板吸附装置、红外测温点、限位开关、电磁阀和油温机。方法为：首先通过电源为系统上电；然后控制三轴电机回零，检查电磁阀、混料系统、挤出系统和油路系统是否正常工作；将文件解析为Gcode并与控制器模块的运动指令进行匹配；接着进行文件打印，在打印过程中检测几个红外测温点的平均温度，当超过阈值时，暂停打印并进行降温；当所有的数据被打印完成后，系统断电。本发明具有运动精度高、负载能力强、安全性高、低功耗的优点。
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公开(公告)号：CN110207696A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910490731.1
申请日：2019-06-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于拟牛顿法的九轴运动传感器姿态测量方法。该方法为：首先读取九轴运动传感器中陀螺仪、加速度计和磁强计的数据，并对加速度计和磁强计数据进行归一化处理；根据陀螺仪数据计算出姿态四元数；确定加速度和磁感应强度在导航坐标系下的参考方向，根据加速度计和磁强计的数据及其参考方向构造目标函数；通过拟牛顿法求出使目标函数减小的姿态四元数；将陀螺仪计算的姿态四元数与目标函数姿态四元数加权求和，得到修正后的姿态四元数；校正拟牛顿法中的近似Hessian逆矩阵，使得拟牛顿条件成立。本发明用于九轴运动传感器姿态测量，具有准确性高、算法简单、收敛速度快的优点。
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公开(公告)号：CN109816692A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910025155.3
申请日：2019-01-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Camshift算法的运动目标跟踪方法。该方法为：采集视频图像，对图像进行预处理；使用目标检测算法对运动目标进行检测；将视频图像转为HSV模型，对目标采用颜色概率直方图统计方法，并作反向投影，得到目标特征模板和初始搜索框的大小；采用Camshift算法，计算并调整下一帧的搜索框大小及质心坐标，更新特征模板；对下一帧的质心坐标进行预测，并将结果反馈给Camshift算法；判断运动目标是否遇到干扰，来确定融合系数，进而确定每一帧的搜索框大小及位置，实现对运动目标的准确跟踪；获取下一帧图像，更新目标特征模型，重复上述过程，直至完成运动目标的跟踪。本发明提高了运动目标跟踪的准确性和实时性。
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