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公开(公告)号：CN114488185B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210196854.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 山东大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/93 , G01S17/931 , G01S7/483
Abstract: 本发明公开了一种基于多线激光雷达的机器人导航系统方法及系统，包括：获取机器人周围设定区域内的点云数据，并将点云数据由笛卡尔坐标系转换为极坐标的形式；分别计算每个点云数据的高维特征和可见度特征，得到融合提取出的总特征；使用U‑Net作为基本的框架对所述总特征进行分割任务，得到当前机器人周围设定区域内的可行区域；基于机器人正前方的安全系数确定是否进入避障状态；并在避障状态下，确定偏移的航路点，确定机器人速度和转角；在非避障状态下，计算前方障碍物与机器人之间的相对速度，动态调节机器人自身的速度。本发明能够使得机器人能够在真实世界中顺利、安全地自主导航，大大提高了机器人的路径规划与避障能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114488185A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210196854.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 山东大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/93 , G01S17/931 , G01S7/483
Abstract: 本发明公开了一种基于多线激光雷达的机器人导航系统方法及系统，包括：获取机器人周围设定区域内的点云数据，并将点云数据由笛卡尔坐标系转换为极坐标的形式；分别计算每个点云数据的高维特征和可见度特征，得到融合提取出的总特征；使用U‑Net作为基本的框架对所述总特征进行分割任务，得到当前机器人周围设定区域内的可行区域；基于机器人正前方的安全系数确定是否进入避障状态；并在避障状态下，确定偏移的航路点，确定机器人速度和转角；在非避障状态下，计算前方障碍物与机器人之间的相对速度，动态调节机器人自身的速度。本发明能够使得机器人能够在真实世界中顺利、安全地自主导航，大大提高了机器人的路径规划与避障能力。
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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：CN116109992A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310067189.5
申请日：2023-01-16
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种货架商品的识别方法及系统，涉及图像识别技术领域。货架商品的识别方法包括：采集货架图像，对待测货架进行定位并对待测货架的区域进行框定；通过全局检测对框定的区域进行粗检测，将商品按行分类，并根据分类结果对图像进行分割获得待检测商品图像；对待检测商品图像进行文字识别初步确定商品类别；对待测商品图像进行图像特征比对与颜色比对；通过信息融合，得到最终的商品类别；根据模板类别信息与待检测类别信息对商品类别进行判断，输出商品识别结果。本申请不仅解决了人工管理货架上的商品效率低容易出错的问题，还克服了现有货架商品识别方法中单一方法对图像识别误差率高的缺陷。
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公开(公告)号：CN116310681A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310244013.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 山东大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/044
Abstract: 本发明涉及无人车导航技术领域，提供了基于多帧点云融合的无人车可通行区域预测方法及系统，包括：获取无人车所在环境的连续多帧点云数据，并将每一帧的点云划分到若干个极坐标网格中；提取每一帧的特征，在某一极坐标网格中，将某个历史帧的查询和其他帧的键作点乘，得到该历史帧的相关性向量，并对相关性向量进行线性运算，得到该历史帧的注意力权重；对于每个历史帧，将所有极坐标网格的注意力权重作为注意力权重向量，并对所有历史帧的特征进行加权求和，并与当前帧的特征拼接后做卷积，得到融合特征；基于融合特征，预测得到无人车的可通行区域。消减了动态障碍物在点云多帧融合中的影响，使得无人车可通行区域的预测更加稳定。
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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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