公开(公告)号：CN114905510A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210472577.7

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 沈一鸥 ,  梁志伟 ,  高翔 ,  付羽佳

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种基于自适应近端优化的机器人动作方法，包括如下步骤，步骤S1.开始执行仿真训练任务，判断机器人数据迭代次数是否达到要求次数，若没有达到，则重置机器人到一个初始状态，使用策略运行机器人进行T步或达到目标状态，若达到，则使用来自当前迭代过程中的k组数据训练critical网络；步骤S2.使用GAE估算优势函数值，忽视优势函数值中为负的数据或将其转换为正值；步骤S3.使用过去H组迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略方差；步骤S4.使用当前迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略均值。本方法在训练速度上的提升对于实际的动作训练帮助巨大。在执行三维连续动作的任务时稳定性明显优于其他方法。

公开(公告)号：CN114905510B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202210472577.7

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 沈一鸥 ,  梁志伟 ,  高翔 ,  付羽佳

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种基于自适应近端优化的机器人动作方法，包括如下步骤，步骤S1.开始执行仿真训练任务，判断机器人数据迭代次数是否达到要求次数，若没有达到，则重置机器人到一个初始状态，使用策略运行机器人进行T步或达到目标状态，若达到，则使用来自当前迭代过程中的k组数据训练critical网络；步骤S2.使用GAE估算优势函数值，忽视优势函数值中为负的数据或将其转换为正值；步骤S3.使用过去H组迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略方差；步骤S4.使用当前迭代数据和损失函数获取k组数据训练策略均值。本方法在训练速度上的提升对于实际的动作训练帮助巨大。在执行三维连续动作的任务时稳定性明显优于其他方法。

公开(公告)号：CN116400688A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310277953.1

申请日：2023-03-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 焦陆生 ,  梁志伟 ,  高翔 ,  付羽佳

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种足球机器人路径规划方法，主要包括以下步骤：S1：在初始可行路径产生前，随机采集点使用矩形采样方式；S2：初始可行路径生成后，进入传统Informed‑RRT*算法的启发式采样方法，利用多线程双树进行改进；S3：路径节点的扩展上采用基于合力的节点扩展方式；S4：使用路径点拉伸方法去除路径冗余点，接着采用尖锐角钝化法增大转弯角。相较于现有技术，本发明的方法基于改进的Informed‑RRT*算法，可以有效提高算法生成的路径对足球机器人的适配性，有利于足球机器人的行走跟踪。

公开(公告)号：CN116295427A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310296798.8

申请日：2023-03-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 付羽佳 ,  梁志伟 ,  高翔 ,  焦陆生

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于点线仿射不变量的机器人同步定位与建图方法，涉及计算机视觉技术领域。首先，对传统的线段利用LSD算法做出改进，对线特征提取结果做一次筛选，根据线段之间的几何关系将割裂的线段合并以及将冗余的线段剔除；其次，利用同一平面但不重合的一条线特征和周围两个点特征之间的距离和角度关系，建立线特征匹配链接，提高线特征的匹配精度和速度；最后，在对点线特征的重投影误差计算中，引入权重的思想，进一步加强系统的准确性。最终通过在不同公开数据集上的多次实验，验证了本发明的可行性，结果表明我们的系统在低纹理环境中有更好的稳定性和鲁棒性。