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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115167430A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210860489.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 山东大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开提供了一种具备全范围信息恢复能力的机器人导航避障方法，包括获取周围环境数据，获取原始雷达和当前雷达的观测数据，构建历史观测数据队列，将当前最新的雷达观测数据以及位姿插入历史队列中，使历史观测数据与当前观测数据融合，形成机器人周围360°范围内环境的新的观测感知结果；利用新的感知结果在优化更新的策略函数网络中输出的概率分布来选择机器人下一步的避障动作，直至到达目标点；能够在考虑当前观测的基础上，结合一定范围内的历史观测数据，将已经通过但仍然会对其之后动作产生影响的障碍物保留一定程度的记忆。
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公开(公告)号：CN117830991B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410238784.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/56 , G06T17/05 , G06V10/762 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于多模融合的四足机器人复杂场景感知方法及系统，包括：获取多模态传感器数据；基于获取的数据，通过深度神经网络编码‑解码对前方地形进行重构，去除3D传感器的环境噪声，得到更利于机器人运动规划的地形实际支撑面信息；通过对RGB图像聚类获取超像素图像，结合重构的实际支撑面信息经多层感知器网络处理生成图像坐标系下的可通行区域，进而生成代价地图。
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公开(公告)号：CN117830991A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238784.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/56 , G06T17/05 , G06V10/762 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于多模融合的四足机器人复杂场景感知方法及系统，包括：获取多模态传感器数据；基于获取的数据，通过深度神经网络编码‑解码对前方地形进行重构，去除3D传感器的环境噪声，得到更利于机器人运动规划的地形实际支撑面信息；通过对RGB图像聚类获取超像素图像，结合重构的实际支撑面信息经多层感知器网络处理生成图像坐标系下的可通行区域，进而生成代价地图。
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公开(公告)号：CN115167430B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210860489.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种具备全范围信息恢复能力的机器人导航避障方法，包括获取周围环境数据，获取原始雷达和当前雷达的观测数据，构建历史观测数据队列，将当前最新的雷达观测数据以及位姿插入历史队列中，使历史观测数据与当前观测数据融合，形成机器人周围360°范围内环境的新的观测感知结果；利用新的感知结果在优化更新的策略函数网络中输出的概率分布来选择机器人下一步的避障动作，直至到达目标点；能够在考虑当前观测的基础上，结合一定范围内的历史观测数据，将已经通过但仍然会对其之后动作产生影响的障碍物保留一定程度的记忆。
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公开(公告)号：CN117817672A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410193401.7
申请日：2024-02-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种大语言模型辅助的智能机器人取物方法及系统，涉及智能机器人控制技术领域。该方法包括步骤：获取观测图像，得到不同物体的级别特征表示；根据全局路径结合机器人的主动避障操作进行移动任务，根据移动任务实际经过的移动路径构建特征地图；在特征地图对目标物体进行查询和定位，根据定位结果执行物体拿取任务，其中，目标物体的查询过程为：首先利用大语言模型提取得到目标物体文本，而后再利用视觉语言模型对目标物体文本进行处理得到文字查询特征。本发明通过应用大语言模型完成物品级别特征地图构建，并应用大语言模型的自然语言理解能力以及对通用常识的理解，通过自然语言完成对机器人的指令下达，实现取货在内的任务。
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