公开(公告)号：CN118334121A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410477889.6

申请日：2024-04-19

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 陈晓红 ,  彭辉 ,  彭天博 ,  梁伟 ,  郭璠 ,  邹润民

IPC: G06T7/73 ,  G01C21/20 ,  G01C11/02 ,  G01C11/08 ,  G06V20/56 ,  G06V20/70 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本公开实施例中提供了一种移动机器人野外定位方法、系统、设备及介质，属于测量技术领域，具体包括：拍摄参照物的图像作为训练数据；记录训练数据对应的标签，结合训练数据形成训练集；构建图像检测模型并将训练集输入进行训练；将移动机器人拍摄到的图像输入训练好的图像检测模型中，得到图像中存在参照物的概率；当存在参照物的概率超过第一阈值时，则在图片中标记出参照物出现的位置，该位置由锚框标记出，并计算该锚框面积占图像面积的比例，当该比例超过第二阈值时则将移动机器人定位于参照物附近；根据参照物的类别检索预先存储的该参照物对应的坐标信息，得到移动机器人的位置估计。通过本公开的方案，提高了模型训练效率和定位性能。

公开(公告)号：CN118192221A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410119839.0

申请日：2024-01-29

Applicant: 湘江实验室

Inventor： 袁依格 ,  彭天博 ,  彭辉 ,  陈晓青 ,  邹润民 ,  郭璠

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种轮式移动机器人位置和姿态建模方法、控制器及装置，针对移动机器人位置和姿态的动态特性进行建模，以其驱动轮的驱动电压或加速度作为控制输入变量，以其位置和姿态作为输出变量，构建轮式移动机器人的位置和姿态的RBF‑ARX模型。利用移动机器人的实际采样数据，通过最小化RBF‑ARX模型的输出与实际输出的误差平方和，得到RBF‑ARX模型的参数与结构。针对轮式移动机器人的位置和姿态控制，以轮式移动机器人的位置和姿态作为全连接神经网络控制器的输入，以移动机器人驱动轮的驱动电压或加速度作为全连接神经网络控制器的输出，建立全连接神经网络作为位置与姿态控制器。本发明提高了轮式移动机器人位置和姿态控制的精度。