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公开(公告)号：CN117111603A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311049224.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人路径跟踪控制方法及移动机器人，属于移动机器人技术领域，通过建立纯跟踪模型，分析当前横向偏差输入量的控制效果，通过航向偏差动态调节前视距离，将横向偏差和航向偏差作为反馈量，对前轮转角的控制量进行补偿，其中所述补偿方法采用类模糊法动态调节补偿；该方法的实现包括以下步骤：步骤S1、建立纯跟踪模型，根据目标路径点求解前轮转角；步骤S2、进行纯跟踪控制效果分析；步骤S3、前视距离的动态调整；步骤S4、基于航向偏差对前轮转角的控制量进行补偿；步骤S5、基于转弯半径的速度限制。本发明有效提升了移动机器人运动的稳定性和路径跟踪精度，保持了较低的运算耗时，同时具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116659500A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310604731.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于激光雷达扫描信息的移动机器人定位方法及系统，属于机器人定位技术领域，要解决的技术问题为如何改善机器人粒子滤波定位算法在较大尺度地图中全局定位、跟随定位的缺点。应用于配置有感知传感器的移动机器人，所述感知传感器包括里程计、IMU和激光雷达，用于采集位姿信息和环境信息，包括前期预处理模块、全局初始化定位模块以及跟随定位模块，采用了基于多分辨率栅格地图、高置信度区域的扫描匹配过程，在机器人跟随定位模块中，引入高置信度区域、粒子遗传突变，在重采样过程中，应用似然域观测模型更新粒子的同时加入高置信度区域参考，使粒子集收敛至执行轨迹附近，粒子收敛效果好，机器人跟随精度也得以保证。
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公开(公告)号：CN118443003A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410519135.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
IPC: G01C21/00 , G01C21/20 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06F16/29 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开公开了地图构建的方法，涉及机器人技术领域，获取激光帧；对激光帧中的激光点坐标进行聚类，得到预设数量的目标集群；若预设数量小于预设值，则根据各目标集群中激光点坐标的目标数量对预设数量的目标集群进行顺序排列，得到目标排列；选择目标排列中值最大的三个目标数量对应的目标集群；若三个目标集群中存在任意两个目标集群对应的目标数量不属于预设数量范围，则分别计算三个目标集群各自对应的目标特征向量；选择三个目标特征向量中的任意两个向量基于反余弦函数进行计算，得到三个向量夹角；若任意向量夹角的绝对值小于十度，则基于摄像头采集的带有强约束信息的图像帧确定当前时刻机器人的位姿；基于机器人的位姿和激光帧构建地图。
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公开(公告)号：CN116012446A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211630086.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
IPC: G06T7/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V20/50 , G06V20/64 , G01S7/48 , G01S7/487 , G01S7/493 , G01S17/06
Abstract: 本发明涉及移动机器人定位领域，具体提供了一种移动机器人可靠定位方法，其特征在于,包括基于种子区域生长的反光板直角特征提取模块、融合反光板直角特征的全局定位模块和融合相关性扫描匹配的局部定位模块；基于种子区域生长的反光板直角特征提取模块将根据环境点云信息、光强信息提取反光板直角特征后构建绝对位置下的特征词典数据库，融合反光板直角特征的全局定位模块匹配得出位姿置信度较高的机器人位姿粒子；融合相关性扫描匹配的局部定位模块，做最小化误差迭代输出高精度机器人实时位姿。与现有技术相比，本发明保证了机器人作业的实时精度，为移动机器人多场景应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN118348987A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410451213.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种园区无人车导航避障方法、装置和介质，属于无人车技术领域。通过以下技术方案实现：建立园区地图并绘制可行驶路线；无人车根据当前位姿及目标点位姿，在绘制的可行驶路线中拼接得到行驶距离最短的全局轨迹；采样局部轨迹；根据无人车实时位姿及全局轨迹裁剪得到无人车前方进方向的一段轨迹，并根据裁剪的全局轨迹进行采样生成多条局部轨迹；基于点云数据选择最优局部轨迹，无人车接收最优局部轨迹并实现沿局部轨迹移动。本发明通过基于点云数据选择最优局部轨迹的方法，无人车能够实时感知周围环境，并根据障碍物情况自主选择最优的行驶轨迹，能够在有限的时间内快速选择出最优的局部轨迹，从而提高了路径规划算法的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117048635A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311178798.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
Abstract: 一种四舵轮换电机器人的导航控制方法、设备及介质，涉及机器人技术领域，能够在复杂的地下车库、停车楼等环境内实现精确导航、定位和充电操作，为电动车充电过程提供了更加高效、快捷的服务，有效解决了常见换电方式部署困难、基础设施建设困难，居民用电容量紧张、电力接入难等问题。
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公开(公告)号：CN116911340A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310868131.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
IPC: G06K17/00 , G06Q10/087
Abstract: 一种基于多传感器融合的机器人资产盘点方法，涉及人工智能技术领域，基于多传感器融合的机器人资产盘点方法及系统，其采用RFID、多线激光雷达、IMU多传感器融合的方式获取盘点区域的资产信息，将资产信息作为点云强连接点输入至建图算法中完成实时高精度资产点云地图的构建，资产位置信息直接可视化于资产点云地图中，改善了传统盘点方式人工记忆资产位置的方式，解决固定资产位置不清晰等问题，可快速响应资产动态调整等情况，通过把机器人识别区域内对应资产的资产信息与参考序列进行对比，可快速给出漏检、误检异常报告，实现资产盘点，整个盘点过程节省掉人工盘点步骤，智能化程度得以提高，有效缩短固定资产盘点周期。
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公开(公告)号：CN116109686A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211633583.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
IPC: G06T7/37
Abstract: 本申请实施例公开了一种点云配准方法、设备及介质。将通过3D激光雷达采集的点云数据进行预处理；其中，预处理至少包括点云数据下采样、阈值分割以及点云去畸变中的一项；确定NDT单元网格分辨率大小，通过NDT算法将预处理后的待配准点云与基准点云进行配准，并输出粗配准的位姿变换矩阵；基于粗配准的位姿变换矩阵与基准点云，确定出最近点集合；其中，最近点集合中包括多个点对，且多个点对均与两帧点云数据中两个点之间的距离相关；基于最近点集合构建点云误差函数，通过Gauss‑Newton算法对点云误差函数进行求解，以得到点云配准结果。通过上述方法提高点云配准的精度。
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公开(公告)号：CN118067107A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410168815.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种园区无人车定位系统，属于系统定位技术领域，本发明包括建图模块和定位模块，建图模块融合3D激光雷达、IMU和RTK进行离线紧耦合建图，建立三维点云地图和二维栅格地图，通过二维栅格地图对后续无人车的定位进行可视化，实时显示无人车在地图中的位置，同时将地图数据与定位数据上传云端，便于后台监管；定位模块针对园区厂房内外场景进行切换，厂房外以RTK数据为主，融合IMU数据，厂房内以点云匹配数据为主，融合IMU数据，其中点云匹配数据通过当前帧点云与三维点云地图进行NDT算法匹配获取。本发明可实现园区厂房内外的精确定位，搭载此定位系统的无人车可将货物运送至园区任意位置。
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公开(公告)号：CN116429116A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310450125.3
申请日：2023-04-20
Applicant: 山东新一代信息产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种机器人定位方法及设备，属于机器人技术领域，用于解决仅依靠地图匹配进行机器人定位的方法定位误差较大，精度较低，影响机器人的正常运行的技术问题。方法包括：通过即时定位与地图构建法，确定机器人的先验位姿；根据相邻的两帧点云数据，构建激光里程计约束模型；基于预积分理论，构建相邻两帧点云数据的IMU预积分约束模型；在所述先验位姿的基础上，添加所述激光里程计约束模型以及所述IMU预积分约束模型，得到联合优化模型；通过所述联合优化模型对所述机器人的各状态量节点进行优化，并输出当前状态量节点的最优状态量信息；其中，所述最优状态量信息至少包括机器人的当前帧最优位姿。
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