公开(公告)号：CN119748429A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411791525.1

申请日：2024-12-06

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 程一凡 ,  梁斌 ,  刘厚德 ,  兰斌 ,  梁论飞 ,  朱晓俊 ,  韦邦国 ,  田蓥梅

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种针对人形机器人双臂协同的控制方法及装置，该方法包括：获取人形机器人双臂执行目标任务过程中所生成的动作图像序列；确定动作图像序列对应的第一特征向量序列、机械臂关节位置向量序列，以及目标掩膜图像序列对应的第二特征向量序列；对第一特征向量序列、第二特征向量序列、机械臂关节位置向量序列，以及动作图像序列对应的目标风格变量进行编码处理，输出特征键‑值对序列；将特征键‑值对序列以及人形机器人本体位置向量共同作为训练样本；对若干训练样本进行有监督的模仿学习，生成用于双臂协同的运动控制模型。由此，基于运动控制模型能够使得人形机器人双臂完成更复杂的长动作序列任务，有效提高了目标任务执行的成功率。

公开(公告)号：CN117671541A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311760007.9

申请日：2023-12-19

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 梁斌 ,  刘厚德 ,  程一凡 ,  王凤艳 ,  兰斌 ,  梁论飞

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V20/64 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出了一种用于无人机集群任务的多模态融合的3D‑BEV目标检测方法及系统。通过利用LiDAR、可见光相机、热红外相机获取多模态数据，并将多模态数据作为本目标检测算法的输入，得到在BEV空间下统一表征的多模态多特征的目标注意力图，将多模态多特征目标注意力图根据通道权重融合为一张结合不同权重特征信息的多特征注意力图，作为多任务多尺度3D目标检测器的输入，最终得到高精度的三维目标检测框与检测结果，通过先进的数据处理、融合、检测算法，实现了更加精准的无人机集群三维目标检测结果。

公开(公告)号：CN120056113A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510268024.3

申请日：2025-03-07

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 梁斌 ,  刘厚德 ,  赵悦 ,  程一凡 ,  闫刚 ,  兰斌 ,  梁论飞 ,  朱晓俊

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提供了一种用于双臂协作轮履机器人的目标检测去重定位方法及系统，涉及机器人的目标检测去重定位技术领域，该方法将三维信息纳入去重算法能够更准确地判断目标位置，避免同一目标被多传感器重复检测，减少了数据量，有效降低了目标定位误差，提高了后续抓取操作的可靠性；通过结合激光雷达提供的精确三维点云数据，有效弥补了深度相机在复杂环境下的局限性，显著提升了目标的识别能力；引入基于雷达坐标系的统一坐标转换框架，增强了目标定位的精度和动态适应性，解决了传统坐标转换方法在动态环境中的不足，支持机械臂的高效抓取操作，提高了机器人的动态响应能力。