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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107330436B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710443220.5
申请日：2017-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提出了一种基于尺度判据的全景图像SIFT优化方法。针对SIFT匹配算法中存在误匹配的问题，发明了一种可使计算机自行识别并消除全景视觉图像中误匹配特征对的机制。对于每个SIFT特征匹配对，该算法分别进行全景成像系统判据和尺度判据，若两种判据结论存在冲突，则该匹配对被视为误匹配对，并作移除处理；若两种判据结论不存在冲突，则匹配对被视为正确匹配对，保留匹配对。相比于传统SIFT算法，该算法具有自行检测误匹配对的能力，提高了SIFT算法的匹配精度。
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公开(公告)号：CN107145906B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710301836.9
申请日：2017-05-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于全景视觉成像系统的移动机器人室内快速归航的方法，包括机器人当前位置与目标位置的全景图像获取与自动检测优化、自然特征匹配手段以及机器人归航算法。本发明实现了移动机器人室内局部归航，适用于动态环境下机器人的导航任务，并可以广泛的应用于家庭型或工业型的服务机器人局部导航中，较高的精确性与较好的快速性使得移动机器人可以很好地完成归航任务。
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公开(公告)号：CN107330436A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710443220.5
申请日：2017-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提出了一种基于尺度判据的全景图像SIFT优化方法。针对SIFT匹配算法中存在误匹配的问题，发明了一种可使计算机自行识别并消除全景视觉图像中误匹配特征对的机制。对于每个SIFT特征匹配对，该算法分别进行全景成像系统判据和尺度判据，若两种判据结论存在冲突，则该匹配对被视为误匹配对，并作移除处理；若两种判据结论不存在冲突，则匹配对被视为正确匹配对，保留匹配对。相比于传统SIFT算法，该算法具有自行检测误匹配对的能力，提高了SIFT算法的匹配精度。
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公开(公告)号：CN107145906A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710301836.9
申请日：2017-05-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于全景视觉成像系统的移动机器人室内快速归航的方法，包括机器人当前位置与目标位置的全景图像获取与自动检测优化、自然特征匹配手段以及机器人归航算法。本发明实现了移动机器人室内局部归航，适用于动态环境下机器人的导航任务，并可以广泛的应用于家庭型或工业型的服务机器人局部导航中，较高的精确性与较好的快速性使得移动机器人可以很好地完成归航任务。
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公开(公告)号：CN107246873A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710533573.4
申请日：2017-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的粒子滤波的移动机器人同时定位与地图构建的方法，初始化机器人初始时刻位姿；根据t‑1时刻的位姿信息，得到t时刻先验概率密度函数，生成采样粒子集p；对粒子的权值进行初始化处理；选取重要性概率密度函数，生成新采样粒子集q，计算粒子权重，更新粒子权值，进行权值的归一化处理；计算当前时刻t随机样本粒子的加权和来表示后验概率密度，得到移动位姿和环境地图信息；判断是否有新观测值输入，如果有则返回，如果没有则结束循环，在返回之前，判断是否需要进行重采样。根据系统状态的不同，设定动态的阈值进行判断，并结合了遗传算法。本发明减小了粒子退化问题对SLAM的影响，减小了SLAM问题的计算量。
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