公开(公告)号：CN117055560A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311104235.0

申请日：2023-08-30

Applicant: 吉林大学

Inventor： 崔岸 ,  郭帅 ,  续迎萍 ,  张新颖 ,  梁添锰钰 ,  杨萌萌

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于障碍物运动预测的AGV局部路径规划方法，涉及运输管理技术领域，包括以下步骤：步骤1：构建待规划路径AGV的运动学模型；步骤2：采集AGV激光雷达数据，并采用曲线拟合点云数据方法识别障碍物，并获取障碍物信息；步骤3：根据障碍物信息进行障碍物运动预测，获得障碍物预测轨迹；步骤4：根据障碍物预测轨迹，采用优化的DWA局部路径规划算法，结合运动学模型对待规划路径AGV进行路径规划，获得最优路径。本发明包括动态障碍物运动预测与局部路径规划，在工厂环境下AGV局部路径规划中引入动态障碍物运动预测机制，评估AGV最优避障路径，提高AGV动态环境下路径规划避障效率和安全性。

公开(公告)号：CN116224923A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211537535.3

申请日：2022-12-01

Applicant: 吉林大学

Inventor： 崔岸 ,  张新颖 ,  李欣城 ,  郭帅 ,  梁添锰钰 ,  杨萌萌

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种考虑冲突规避的多AGV路径规划方法，包括：基于柔性工厂布局以及工件加工过程的多AGV任务分配、工序与机床分配问题，构建以最短完工时间为目标的调度模型；采用A*算法分别对各AGV单独的路径进行规划，寻找各AGV规划方案的冲突并进行逐个规避，得到初始路径种群；采用遗传算法并引入增强精英策略，对初始路径种群进行运算，得到最短完工时间下的最优路径方案。本发明添加了对AGV之间占位冲突、边线冲突的判断和规避，机器占用与AGV等待过程的处理以及对算法死锁的预防等过程，可实现对多AGV的路径规划和冲突规避。

公开(公告)号：CN116224923B

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202211537535.3

申请日：2022-12-01

Applicant: 吉林大学

Inventor： 崔岸 ,  张新颖 ,  李欣城 ,  郭帅 ,  梁添锰钰 ,  杨萌萌

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种考虑冲突规避的多AGV路径规划方法，包括：基于柔性工厂布局以及工件加工过程的多AGV任务分配、工序与机床分配问题，构建以最短完工时间为目标的调度模型；采用A*算法分别对各AGV单独的路径进行规划，寻找各AGV规划方案的冲突并进行逐个规避，得到初始路径种群；采用遗传算法并引入增强精英策略，对初始路径种群进行运算，得到最短完工时间下的最优路径方案。本发明添加了对AGV之间占位冲突、边线冲突的判断和规避，机器占用与AGV等待过程的处理以及对算法死锁的预防等过程，可实现对多AGV的路径规划和冲突规避。

公开(公告)号：CN116563341A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310528902.1

申请日：2023-05-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 崔岸 ,  马耀辉 ,  郭帅 ,  张新颖 ,  梁添锰钰 ,  杨萌萌

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/10 ,  G06T7/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明公开了一种处理复杂环境下动态物体的视觉定位与建图方法，包括：获取图像数据中的ORB特征点并基于神经网络对图像数据进行实例分割；计算语义ORB特征点；将语义ORB特征点分为静态特征点与潜在动态特征点，基于静态特征点匹配结果进行帧间位姿估计，并根据特征点匹配的自适应阈值极线约束算法进行动态特征点剔除，获得特征点队列；根据特征点队列跟踪相机位姿，获得帧间位姿信息，根据局部地图进一步跟踪并优化位姿信息；根据关键帧策略选取关键帧，并基于关键帧进行地图点生成和当前关键帧的局部地图优化；选择并生成回环与地图融合候选关键帧，基于改进的共同区域检测算法进行回环优化与地图融合，获得优化后的关键帧位姿与全局地图。

公开(公告)号：CN116576844A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310509838.2

申请日：2023-05-08

Applicant: 吉林大学

Inventor： 崔岸 ,  张新颖 ,  孟庆逾 ,  梁添锰钰 ,  郭帅 ,  杨萌萌

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/20 ,  G06Q10/047

Abstract: 本发明公开了一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法及系统，包括地图构建模块、初始路径求解模块和路径优化模块；地图构建模块：对机器人所处的环境包括狭窄通道进行建模描述；初始路径求解模块：改进后的RRT算法融合对狭窄通道的检测机制，从给定的起始点开始，通过对配置空间进行检索，生成新节点，不断地扩展由随机采样配置点构造的树形结构，寻找到一条从初始位置到目标位置的无碰撞路径；路径优化模块：在融合狭窄通道检测机制的RRT算法的基础上改进路径节点搜索方式，对初始路径进行优化处理，寻找父节点并寻找出一条渐近最优的优化路径；本发明对狭窄通道的响应效率高，执行速度快，得到的渐近最优路径可以保证机器人运动的安全性。