-
公开(公告)号：CN118376247B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410809106.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人导航的实时路径规划系统，具体涉及机器人技术领域，包括路径划分模块、环境数据采集模块、环境数据分析模块、机器人数据采集模块、机器人数据分析模块、综合分析模块，以及控制模块。本发明极大地提升了系统的效率和准确性，使得机器人导航的实时路径规划更为精准，从而显著减少了导航过程中的错误和延误，提高了整体的工作效率，本发明通过优化算法和数据处理技术，有效降低了系统的能耗，延长了机器人的使用寿命，降低了运营成本，本发明还提升了系统的稳定性和可靠性，能够在复杂多变的环境中保持稳定的性能，确保机器人能够在各种情况下顺利完成导航任务。
-
公开(公告)号：CN117676803A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311448926.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于云雾边端协同计算的室内定位导航系统，旨在应用具备高容量、强计算和低延迟能力的云雾边端协同计算机制，提升事件处理效能。该系统主要包含“端”模块、“边”模块、“雾”模块和“云”模块：所述“端”模块指WIFI+BLE集成一体化设备，所述“边”模块指安装在WIFI+BLE集成一体化设备上的嵌入式边缘网关设备，所述“雾”模块指放置在背靠通信基站的机房中的雾服务器，所述“云”模块指部署在远程机房中的云服务器。其大大提高了“端”“边”“雾”“云”各层级硬件设备在定位与导航系统中的快速部署、高效运行、端云协同。
-
公开(公告)号：CN119107582A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411193554.8
申请日：2024-08-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种基于YOLOv8和DeepSORT算法的安全预警方法，属于安全预警技术领域，为了解决目标检测跟踪算法的性能和准确性显著下降，无法同时捕捉多个目标，特别是目标消失的情况下，难以进行重复捕捉的问题，发明包括数据采集模块、数据处理模块、目标检测模块、目标跟踪模块、行为分析模块、预警机制。本发明通过使用YOLOv8目标检测算法以提高检测精度，使该系统拥有高检测速度与精度，使用DeepSORT作为目标跟踪算法，使系统具有强大的跟踪性能，实现多目标跟踪和充实别能力。
-
公开(公告)号：CN117671207A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311441003.4
申请日：2023-11-01
Applicant: 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC: G06T19/00 , G01C21/00 , G01C21/20 , G06T17/05 , G06V20/40 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明基于一种具有识别建图、路径规划与纠偏功能的导航渲染模型。具体步骤如下：根据定位位置和预先采集的图像，利用神经辐射场NeRF及Nice‑SLAM进行三位渲染重建实现室内精准定位；用YOLOv8n+DeepSORT算法实现视频目标识别，关联跟踪，实现纠偏校正；视频理解对地图添加语义信息，实现语义地图，将所有规划结果渲染在3D导航界面；利用融合深度神经网络和强化学习方法的基于改进DQN算法选出最优路径。该系统整合了感知、定位、数据更新和路径规划方法，以提供更精确、实时和可适应性的导航体验，旨在改善室内导航系统的性能，使其更适合广泛的应用领域，为用户提供更好的室内导航解决方案。
-
公开(公告)号：CN117387621A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311356772.4
申请日：2023-10-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/34 , G06Q10/047 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提出了一种基于DMPC和天宇云盒M1 V3版本的路径规划系统与方法。目的是为了解决传统路径规划中的通信负担、时延问题以及提高抗干扰能力。首先，利用天宇云盒M1 V3版本的传感器，如LRF和IMU，收集与路径相关的数据，并进行预处理。接着，通过LRF建立本地时滞模型，减少时滞带来的误差。在DMPC中，结合LRF和IMU数据，实现路径规划，并根据实时环境变化进行调整。为了提高鲁棒性，定义了一个抗干扰指标，并通过MinMax方法进行归一化处理。最后，利用模拟退火算法对DMPC路径规划模型进行优化。此系统能够实时响应环境变化，提供经过优化的路径规划方案，具有较高的准确性和鲁棒性。本发明适用于无人驾驶、无人机导航等领域，为用户提供更安全、高效的导航服务。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117676462A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311441377.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 安徽大学 , 合肥锐航小库智能科技有限公司
IPC: H04W4/02 , H04W4/80 , H04W4/021 , H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种融合Wi‑Fi和蓝牙的双三角定位方法，以实现更低的硬件成本和更高的定位准确性。包括以下步骤：步骤一，使用定位设备扫描记录附近的Wi‑Fi网络接入点的MAC地址和信号强度，并启动蓝牙扫描功能搜索检测周围的蓝牙信标；步骤二，收集至少三个Wi‑Fi接入点和三个蓝牙信标的数据，使用预先训练好的Wi‑Fi信号强度模型和蓝牙信号强度模型，将接入点、信标与定位设备之间的距离估计出来；步骤三，使用三角定位算法计算设备位置；步骤四：采用K‑means聚类算法确定蓝牙定位的约束区域，以修正Wi‑Fi预测坐标误差，最终实现Wi‑Fi融合蓝牙的双三角定位方法。此发明降低了硬件成本，利用Wi‑Fi的广覆盖和蓝牙的高精度互补特性，实现实时误差修正，适应不同室内环境，提高鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117615450A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311233170.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FMCW雷达的室内定位预警系统，包括数据处理模块、数据展示模块、警报模块和通信模块，所述数据处理模块对雷达初始数据进行处理，所述数据展示模块主要是将雷达检测的位置及轨道信息进行实时展示以及将数据处理模块处理后的目标轨迹进行绘制和渲染处理，所述警报模块对监控区域进行二维建模，在监控区域内自定义警戒区域以及对数据处理模块的原始数据及运动轨迹判断是否有目标闯入警戒区域，所述通信模块主要是负责服务器与毫米波雷达之间的通信以及服务端与前端的通信，通过雷达用网线与主机连接进行通信。本发明涉及毫米波雷达及室内预警系统领域，具体为一种基于FMCW雷达的室内定位预警系统。
-
公开(公告)号：CN117423031A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311356744.2
申请日：2023-10-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，通过改进YOLOv7网络架构和训练策略，在损失函数中，坐标损失使用SIoU取代CIoU，考虑真实框与预测框向量角度，实现更准确的目标检测。系统融合DeepSORT算法，利用深度学习提取目标特征，引入加速度参数的卡尔曼滤波，实现持续跟踪和轨迹预测。系统可实时监测目标位置与行为，根据规则或模型进行实时预警，包括异常行为检测、碰撞风险预测等，早发现潜在安全问题或异常情况。工作流程包括：视频流数据读取与预处理；基于改进YOLOv7构建检测模型；基于改进DeepSORT构建跟踪模型；实时目标监测与异常预警。本系统是一种针对目标检测和跟踪领域的技术改进，具备准确检测、连续跟踪和实时预警功能，具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN118861964A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410839715.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于多源时空数据融合的空气质量预测方法及系统，涉及环保监测技术领域。该一种基于多源时空数据融合的空气质量预测方法，包括以下步骤：S1、运用激光雷达实时获取垂直廓线数据，然后再收集国家气象中心的地面常规监测网平面实时数据和卫星遥感平面实时数据；S2、将三种收集到的多源数据补充到数据集，建立时空污染物立体分布图；S3、同时将多源数据输入到WRF‑Chem和CMAQ结合的数值模型,采用二次开发的源GSI同化系统。通过ResNet以及SGWR模型提升空间精度，通过LSTM与CNN相结合的模型提升时间精度，利用WRF‑Chem和CMAQ结合的数值模型,采用二次开发的源GS I同化系统，从而提升预测数据精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN118376247A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410809106.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人导航的实时路径规划系统，具体涉及机器人技术领域，包括路径划分模块、环境数据采集模块、环境数据分析模块、机器人数据采集模块、机器人数据分析模块、综合分析模块，以及控制模块。本发明极大地提升了系统的效率和准确性，使得机器人导航的实时路径规划更为精准，从而显著减少了导航过程中的错误和延误，提高了整体的工作效率，本发明通过优化算法和数据处理技术，有效降低了系统的能耗，延长了机器人的使用寿命，降低了运营成本，本发明还提升了系统的稳定性和可靠性，能够在复杂多变的环境中保持稳定的性能，确保机器人能够在各种情况下顺利完成导航任务。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.014 seconds)
