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公开(公告)号：CN115903781A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211260295.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 安徽乐聚人工智能应用技术服务有限公司 , 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于ROS2系统的移动机器人自主探索方法及系统，方法包括获取机器人所处位置的环境信息；将环境信息输入至cartographer建图算法进行地图的构建；在地图的空闲区域内生长两棵快速搜索随机树进行边界点提取；过滤和剔除无效边界点；为过滤后的边界点设计收益函数，计算每一个质心点的收益值，选择收益值最大的质心点作为目标点；利用ROS2系统下的导航框架Navigation2对机器人向目标点进行导航，完成环境探索。本发明借助ROS2系统开发了基于快速搜索随机树的自主探索方法及系统，提高了自主探索系统在场景下工作的稳定性。
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公开(公告)号：CN115309164B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211034628.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的人机共融移动机器人路径规划方法，包括S1：初始化行人避障区域；S2：机器人向终点导航；S3：判断机器人是否到达终点，若到达，则结束，若未到达，则执行S4；S4：对行人进行检测；S5：判断行人是否在避障区域内，若是，则执行S6，若否，则返回S2；S6：生成临时终点；S7：生成避障点；S8：机器人向避障点导航；S9：判断机器人是否到达终点，若到达，则结束，若未到达，则执行S10；S10：判断机器人是否到达避障点，若到达，则执行S2，若未到达，则执行S8。本发明综合考虑行人的信息生成避障点，引导机器人规划出一条连续、自然、安全且满足行人舒适度的路径。
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公开(公告)号：CN116205294A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211666366.3
申请日：2022-12-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于机器人社交的知识库自更新方法，包括：构建包含多种社交信息的基础知识库；通过预设常识规则表推理不同社交对象之间的社交关系与每个社交对象的社交属性，并补全基础知识库；通过机器人要执行的社交行为与当前社交对象的社交属性，从补全的基础知识库中，查询当前社交对象的社交态度；根据预设映射规则表将社交态度解析为社交行为参数，根据社交行为参数与预设对应关系，获取实际移动速度与实际社交距离；执行社交行为，利用表情识别算法与文本分类算法识别并获取社交行为发生后，当前社交对象的表情反馈与语音反馈；根据表情反馈与语音反馈，按照预设行为参数更新表更新基础知识库中当前社交对象的社交态度。
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公开(公告)号：CN117075615B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311264697.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种机器人路径规划方法、装置及计算机可读存储介质，属于人工智能技术领域。包括：获取S个人机交互场景及S条示范路径；利用RRT*算法对每个人机交互场景生成n条规划路径；将示范路径中的示范节点和规划路径中的规划节点输入生成对抗网络中，输出示范节点和规划节点的代价值，构建优化函数对生成对抗网络进行迭代训练；计算S个人机交互场景中所有示范路径和所有规划路径之间的路径误差；将路径误差与预设误差阈值进行比较，若路径误差小于等于预设误差阈值，得到训练好的机器人路径规划模型。本发明提供的模型生成的规划路径不仅长度短且可以更好地避开场景中的行人和障碍物，能够更好地兼顾人机交互和路径长度。
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公开(公告)号：CN116821361A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310697331.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/36 , G06V40/16 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，提出了一种面向人机交互的社交知识图谱推理更新方法及装置，包括：以人物为节点，社交关系为边构建基础社交知识库，基于所述人物的社交属性特征得到社交知识图谱；建立交互问答机制网络和性格模型；采集社交对象的交互信息，若所述社交对象的身份信息存在于社交知识库中，输出所述社交对象的社交知识；若不存在，则调用交互问答机制网络和性格模型，实现社交知识库的推理更新。本发明根据知识图谱的社交知识聚类，既可刻画微观社交对象，又可以描绘宏观社交图谱的大型知识网络，可以有效推理和更新社交知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116679712B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310726794.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于广义维诺图的室内环境机器人高效探索决策方法。本发明借助广义维诺图，生成环境的GVD特征，在提取边界过程中，利用GVD节点快速提取全局启发式边界点和局部启发式边界点并进行融合，加快了边界点的提取速度；在决策过程中，采用分层决策方案，针对局部启发式边界点、局部边界点集、全局启发式边界点，分别采用三种决策方法针进行决策，解决了忽略探索点之间的探索顺序从而导致机器人在区域内重复探索、消耗资源，产生回溯现象和探索过程的无序性的问题；在路径计算时，采用GVD路径代替欧式路径用于成本计算，提高机器人的探索效率，增强了决策的有效性。
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公开(公告)号：CN116679712A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310726794.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于广义维诺图的室内环境机器人高效探索决策方法。本发明借助广义维诺图，生成环境的GVD特征，在提取边界过程中，利用GVD节点快速提取全局启发式边界点和局部启发式边界点并进行融合，加快了边界点的提取速度；在决策过程中，采用分层决策方案，针对局部启发式边界点、局部边界点集、全局启发式边界点，分别采用三种决策方法针进行决策，解决了忽略探索点之间的探索顺序从而导致机器人在区域内重复探索、消耗资源，产生回溯现象和探索过程的无序性的问题；在路径计算时，采用GVD路径代替欧式路径用于成本计算，提高机器人的探索效率，增强了决策的有效性。
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公开(公告)号：CN118567362A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410678440.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D105/20
Abstract: 本发明涉及一种人机共融环境中移动机器人路径规划方法和系统，其中，方法包括：以机器人为中心初始化行人避障区域，接收终点信息；根据机器人当前位置信息和终点信息生成全局路径；机器人对行人进行检测以获取行人的位姿信息；根据行人的位置判断行人是否在避障区域内，并只考虑行人避障区域内的行人；根据行人避障区域以及全局路径生成窗口终点，将所述窗口终点作为临时终点；将与机器人相关的各类数据输入至训练好的深度强化学习模型中，输出用于控制机器人的线速度和角速度；机器人根据所述线速度和角速度导航前行；判断机器人是否到达终点。本发明能够为机器人规划出一条连续、自然、安全且满足行人舒适度的路径。
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公开(公告)号：CN116821361B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310697331.4
申请日：2023-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/36 , G06V40/16 , G06F16/903 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及人机交互技术领域，提出了一种面向人机交互的社交知识图谱推理更新方法及装置，包括：以人物为节点，社交关系为边构建基础社交知识库，基于所述人物的社交属性特征得到社交知识图谱；建立交互问答机制网络和性格模型；采集社交对象的交互信息，若所述社交对象的身份信息存在于社交知识库中，输出所述社交对象的社交知识；若不存在，则调用交互问答机制网络和性格模型，实现社交知识库的推理更新。本发明根据知识图谱的社交知识聚类，既可刻画微观社交对象，又可以描绘宏观社交图谱的大型知识网络，可以有效推理和更新社交知识图谱。
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公开(公告)号：CN117075615A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311264697.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种机器人路径规划方法、装置及计算机可读存储介质，属于人工智能技术领域。包括：获取S个人机交互场景及S条示范路径；利用RRT*算法对每个人机交互场景生成n条规划路径；将示范路径中的示范节点和规划路径中的规划节点输入生成对抗网络中，输出示范节点和规划节点的代价值，构建优化函数对生成对抗网络进行迭代训练；计算S个人机交互场景中所有示范路径和所有规划路径之间的路径误差；将路径误差与预设误差阈值进行比较，若路径误差小于等于预设误差阈值，得到训练好的机器人路径规划模型。本发明提供的模型生成的规划路径不仅长度短且可以更好地避开场景中的行人和障碍物，能够更好地兼顾人机交互和路径长度。
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