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公开(公告)号：CN120071463A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510184132.2
申请日：2025-02-19
Applicant: 清华大学 , 清华大学天津电子信息研究院
Abstract: 本公开涉及一种自动化数据采集系统，包括：数据平台模块，用于定制初始数据采集方案，其中，初始数据采集方案，用于指示数据采集所需使用的目标采集场地和多个目标终端，以及每个目标终端对应的初始运动路径；采集场服务模块，用于对初始数据采集方案进行优化，确定目标数据采集方案，并将目标数据采集方案传输至采集场硬件模块；采集场硬件模块，用于根据目标数据采集方案，控制多个目标终端在目标采集场地内进行自动化数据采集，得到目标数据集。通过本公开实施例，无需用户自行搭建数据采集系统，可以降低数据采集的成本；并全自动的数据采集，无需用户人工参与，可以简化数据采集流程，缩短数据采集周期，提高数据采集的效率。
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公开(公告)号：CN118568972A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410725561.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本公开涉及一种基于动捕系统的仿真环境搭建方法、装置及电子设备，该方法包括：确定多个目标物体，并利用多个目标物体在真实环境中搭建目标场景，任意一个目标物体上固定有目标动捕系统对应的动捕标识点；针对任意一个目标物体，基于目标动捕系统确定该目标物体在目标场景中的第一位姿信息；根据每个目标物体对应的第一位姿信息，确定目标场景对应的仿真环境，仿真环境用于训练具身智能模型，训练好的具身智能模型用于将对应的具身智能设备投放到目标场景中。通过本公开实施例，可以准确确定每个目标物体对应的位姿信息，自动搭建目标场景对应的仿真环境，减少工作量，提高工作效率，减小仿真环境与目标场景的差异，提高具身智能仿真训练的效果。
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公开(公告)号：CN118101695A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410095850.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提出了一种基于时分复用的机器人管理方法及装置，该方法包括：监控机器人状态，若机器人上线则开放机器人申请；响应于用户请求申请机器人且机器人开放申请，生成机器人的相关资源并禁止机器人申请；响应于用户请求释放机器人，释放机器人的相关资源并开放机器人申请。基于本申请提出的方案，通过引入时分复用的方法将机器人分配给用户，以进行云端开发和调试工作，可充分使用闲置机器人资源，同时避免不同用户在同一时间段使用同一机器人，解决了同一时间机器人资源有限和管理时易发生冲突的问题。
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公开(公告)号：CN114204979A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111599295.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于相对位置的无人机自组网方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：广播无人机自组网的网络基本信息；接收基于网络基本信息得到的至少一个组网外节点与组网的相对距离，根据相对距离将至少一个组网外节点添加至网络节点列表，更新节点测量时序；按照节点测量时序，根据网络节点列表中每个组网内节点的节点位置信息解算每个组网内节点的相对位置，并周期性的维护组网内无人机间的相对位置，以确定无人机自组网内的每个无人机。本申请实施例的无人机自组网能够维护网络的拓扑状态，根据节点间的相对位置确定节点的加入和离开，由此，解决了在绝对位置无法获得的情况下，不能进行动态组网和节点的相对定位的问题。
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公开(公告)号：CN118819833A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410847157.1
申请日：2024-06-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及捆绑调整优化技术领域，特别涉及一种捆绑调整计算架构的计算方法、装置和电子设备，其中，方法包括：获取多个GTG计算序列和多个FTF计算序列；将每个GTG计算序列划分为多个第一子任务，并将每个FTF计算序列划分为多个第二子任务；基于所有第一子任务的优先级和所有第二子任务的优先级，动态分配每个GTG计算序列对应的多个第一子任务和每个FTF计算序列对应的多个第二子任务至多个矩阵乘模块，并基于分配结果，利用FPGA加速器进行捆绑调整优化计算。由此，解决了目前的BA优化加速器方案存在资源利用效率低、开销大的问题，在面向资源受限的小型无人系统，通过设计高效BA优化加速器，能适应不同任务场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113192153B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110579352.7
申请日：2021-05-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种基于子地图的多智能体协同地图构建方法和装置，包括：构建单机局部子地图和构建智能体的全局地图，将N个所述单机局部子地图进行融合拼接为所述智能体的全局地图，N为正整数；其中，所述单机局部子地图通过以下步骤进行构建：步骤S1，接收单机上的传感器数据；步骤S2，利用所述传感器数据，和根据关键帧的更新策略，判断当前帧是否为所述关键帧，若所述当前帧为关键帧，则新建子地图；步骤S3，将所述传感器数据插入到所述新建子地图之后，完成单机局部子地图构建；步骤S4，将所述局部子地图发送至所述智能体中，并重复执行步骤S1‑S3，当执行次数满足预设值时，停止执行，解决现有技术中的低延迟、低代价的多智能体协同地图构建的技术问题。
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公开(公告)号：CN111190716B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911423801.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中断的神经网络加速器多任务调度方法，该方法包括：通过待部署神经网络模型的每个神经网络生成正常指令序列，处理正常指令序列生成中断位置；获取中断位置进行网络切换所需必要数据，并将必要数据对应操作编码为虚拟指令；将正常指令序列和虚拟指令封装，得到包含虚指令的指令序列；在运行阶段时，同时调度多个神经网络对应的指令序列，对每个神经网络对应的封装后的包含虚指令的指令序列进行解封，得到正常指令和虚拟指令，根据任务切换请求对正常指令和虚拟指令进行微调。该方法通过监控当前神经网络任务执行状态，在任务切换时仅仅对极少数必须备份和恢复片上缓存进行备份和恢复，实现低延迟、低代价的多任务切换。
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公开(公告)号：CN118196159A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410147057.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/063 , G06T1/00 , G06T1/20 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , B25J9/16
Abstract: 本发明涉及嵌入式机器人技术领域，特别涉及一种面向嵌入式机器人基于高效在线适应的神经双目深度估计方法及装置，其中，方法包括：利用预设仿真环境所采数据训练双目神估计网络或预训练浮点模型得到浮点模型；利用少量目标测试场景数据校正浮点模型，得到量化参数；利用量化参数对浮点模型进行量化处理，得到高效量化模型，并将其部署到嵌入式机器人上；嵌入式机器人在目标测试场景中执行任务，实时获取双目图像对，通过高效量化模型进行网络前向推理，得到视差图；根据视差图与实时目标双目图像对计算自监督损失函数，并利用自监督损失函数在线并实时更新量化模型。由此，解决了嵌入式机器人端神经双目深度估计无法同时保证泛化性和实时性的问题。
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公开(公告)号：CN117478531A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311542346.X
申请日：2023-11-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于网络转发的机器人可视化界面生成方法及装置，其中，方法包括：接收实际场景中的物理机器人端发送的目标互动任务的话题信息，并将话题信息转换为WebSocket服务；将WebSocket服务反向代理至公网，并连接公网的WebSocket服务和网页端预设的可视化调试界面；基于可视化调试界面和公网的WebSocket服务，接收话题信息中话题数据并通过可视化调试界面对话题数据进行可视化渲染，以直观地展示机器人的状态、传感器数据等信息。由此，解决了现有的机器人系统在实现对相关话题数据的可视化时，需在本地安装控制软件，限制了用户的使用环境，且现有机器人系统的网络传输实时性较差，不支持公网访问等问题。
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公开(公告)号：CN114485619A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210095399.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于空地协同的多机器人定位和导航方法及装置，其中，方法包括：利用至少一架无人机采集目标区域的环境数据，并基于环境数据对目标区域建图，获取目标区域的场景地图；基于无人车辆采集的环境信息得到当前图像，以当前图像为索引，匹配场景地图和数据库，得到匹配结果，并根据匹配结果定位无人车辆的当前所处位置。本申请解决了无GPS情况下的多智能体系统定位和导航的问题，仅使用无人机采集到的传感器数据和建模得到的场景地图，通过特征匹配和地图配准，实现多无人车的自定位和相对定位，降低了系统成本，且无人机不需要和无人车保持时钟同步，提升了系统整体的续航。
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