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公开(公告)号：CN113325852B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110646791.5
申请日：2021-06-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种领导跟随者方式的多智能体行进中编队变换控制方法。多个智能体形成队形，构建障碍物检测算法，在智能体实时接近障碍物过程中，判断生成队形形状信号；选取一领导者，剩余作为跟随者，建立路径规划系统，将队形形状信号输入按照所设置的队形形状处理生成领导者和跟随者的预期坐标位置；建立轨迹跟踪控制系统，将领导者和跟随者的预期坐标位置输入生成跟踪控制信号对领导者和跟随者的智能体的移动进行控制。本发明解决了现有不能在避障的同时保持一定的编队形状的问题，实现了多智能体在遇到障碍物的情况下，既具有在常用控制器下良好的编队跟踪性能，又能形成新的编队形状，能有效地实现整体编队完成躲避障碍物的功能。
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公开(公告)号：CN112859596B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110016719.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑编队避障的非线性遥操作多边控制方法。本发明针对障碍物环境，设计了基于人工势函数避障算法和领航者切换算法的避障规划器，并在主端构建虚拟力反馈，使操作者实时掌握从端领航者的运动情况，同时，设计了从编队控制器，实现了从机器人在非完整约束下躲避障碍物的编队运动；考虑非线性和各种不确定性，设计了主轨迹规划器和主控制器，实现了主机器人的优越跟踪性能；最终，通过控制器和从编队控制器，保证了多边遥操作系统的全局稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359323B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210021568.6
申请日：2022-01-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/187 , G06T7/90 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意机制的图像目标区域检测方法。包括：计算参考图像的底层视觉特征描述子；接着利用SLIC方法对实时图像进行超像素分割，再对当前实时图像信息进行区域化描述，然后利用自底向上的数据驱动方法计算各个超像素的显著值，由各个超像素的显著值构成实时图像的显著图；再利用模糊匹配方法计算实时图像的各个超像素与参考图像之间的相似度；然后利用基于相似度和显著值的区域融合扩展方法对实时图像的显著图进行区域拓展后，获得实时图像的可能目标区域；对实时图像的可能目标区域进行筛选后得到当前实时图像的最终目标区域。本发明提高了在复杂环境中目标区域检测的准确性，同时保证在低算力设备上运行的实时性。
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公开(公告)号：CN112859596A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110016719.4
申请日：2021-01-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑编队避障的非线性遥操作多边控制方法。本发明针对障碍物环境，设计了基于人工势函数避障算法和领航者切换算法的避障规划器，并在主端构建虚拟力反馈，使操作者实时掌握从端领航者的运动情况，同时，设计了从编队控制器，实现了从机器人在非完整约束下躲避障碍物的编队运动；考虑非线性和各种不确定性，设计了主轨迹规划器和主控制器，实现了主机器人的优越跟踪性能；最终，通过控制器和从编队控制器，保证了多边遥操作系统的全局稳定性。
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公开(公告)号：CN114359323A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210021568.6
申请日：2022-01-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/187 , G06T7/90 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意机制的图像目标区域检测方法。包括：计算参考图像的底层视觉特征描述子；接着利用SLIC方法对实时图像进行超像素分割，再对当前实时图像信息进行区域化描述，然后利用自底向上的数据驱动方法计算各个超像素的显著值，由各个超像素的显著值构成实时图像的显著图；再利用模糊匹配方法计算实时图像的各个超像素与参考图像之间的相似度；然后利用基于相似度和显著值的区域融合扩展方法对实时图像的显著图进行区域拓展后，获得实时图像的可能目标区域；对实时图像的可能目标区域进行筛选后得到当前实时图像的最终目标区域。本发明提高了在复杂环境中目标区域检测的准确性，同时保证在低算力设备上运行的实时性。
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公开(公告)号：CN113325852A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110646791.5
申请日：2021-06-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种领导跟随者方式的多智能体行进中编队变换控制方法。多个智能体形成队形，构建障碍物检测算法，在智能体实时接近障碍物过程中，判断生成队形形状信号；选取一领导者，剩余作为跟随者，建立路径规划系统，将队形形状信号输入按照所设置的队形形状处理生成领导者和跟随者的预期坐标位置；建立轨迹跟踪控制系统，将领导者和跟随者的预期坐标位置输入生成跟踪控制信号对领导者和跟随者的智能体的移动进行控制。本发明解决了现有不能在避障的同时保持一定的编队形状的问题，实现了多智能体在遇到障碍物的情况下，既具有在常用控制器下良好的编队跟踪性能，又能形成新的编队形状，能有效地实现整体编队完成躲避障碍物的功能。
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公开(公告)号：CN117245649A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311030334.9
申请日：2023-08-16
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种融合视觉信息的机器人遥操作力觉临场感构建方法。方法包括通过三个深度相机，基于点云与目标识别的作业环境视觉信息获取方法，获取任务目标位置和从端障碍物模型；通过力传感器、任务目标位置和从端障碍物模型分别获得交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力，然后根据交互作业力、虚拟引导力和虚拟环境力构建融合力；最后将融合力传输至力反馈设备，形成最终的遥操作力觉临场感。本发明将视觉信息引入到虚拟力觉的构建过程，实现力觉临场感的增强，通过融合视觉信息的融合力，可以帮助操作者引导机器人躲避障碍物、接近任务目标，减轻操作者的工作负担。
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