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公开(公告)号：CN119600068A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510144100.X
申请日：2025-02-10
Applicant: 浙江工业大学 , 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明涉及一种散货码头工程装备定位的点云配准方法及应用，基于激光雷达获取激光点云，对激光点云多轮筛选，获取初始位姿；基于初始位姿筛选用于点云配准的点云信息，完成点云到面的ICP配准；应用于高动态封闭环境下的散货码头工程装备定位。本发明利用多种点云去噪方式保证点云可用性，去除随机噪声点；基于自适应的点云降采样方法，快速确定降采样参数，提高算法稳定性；设计更加适用于煤舱等高动态封闭环境的动态目标识别方法，利用体素占用对比的方式减小动态煤堆和错误的关联对点云配准的影响，大幅提高算法的精度和稳定性；利用针对ICP算法最近邻策略的不足，设计基于法向量的错误关联去除方法，提高算法的准确性。
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公开(公告)号：CN112508104B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202011441402.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种基于快速网络架构搜索的跨任务图像分类方法，用于在多个图像分类任务中搜索最佳的神经网络架构。具体包括以下步骤，步骤1、获取用于神经网络架构搜索的多任务数据集，步骤2、构建一个包含候选网络权重的超级网络和一个由候选网络结构编码而成的结构种群，步骤3、在多任务数据集上进行跨任务搜索，搜索结果包含超级网络和结构种群，步骤4、基于步骤3的搜索结果，在新任务上快速搜索最佳网络架构。本发明适用于多任务但单个任务内图片数量非常少的情况下的神经网络架构自动搜索，相比其他神经网络架构搜索方法，搜索到单任务上分类性能最佳的网络的时间要少30倍。
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公开(公告)号：CN118674782A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410760661.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06N3/08
Abstract: 一种面向关节体机器人抓取和操作的6‑dof位姿估计方法和装置，其方法包括：步骤1：考虑关节物体的在相机空间下的自遮挡问题以及运动学约束，采用以关节为中心的方式对关节物体进行建模；步骤2：采用二阶段策略估计关节物体的位姿，第一阶段利用相机空间下的点云预测自由部件的位姿，第二阶段利用规范化坐标系下的点云预测关节参数、关节状态以及所有部件的尺寸大小，通过罗德里格斯公式以零计算成本的方式推理出约束部件的位姿；步骤3：利用给定的监督信号，求取对应的损失函数值，通过反向传播更新参数，训练模型；步骤4：检查当前训练迭代次数，如果小于设定次数，则重复步骤3，否则停止训练；步骤5：利用训练好的模型进行推理，直接输出关节物体的位姿和尺寸。
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公开(公告)号：CN114700949B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210439966.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于体素抓取网络的机械臂灵巧抓取规划方法，包括如下步骤：步骤一：获取物体多视角的RGBD图像，利用TSDF的方法，重建出待物体完整的点云信息。步骤二：利用物品的完整点云信息生成模拟抓取训练数据，训练体素抓取网络至收敛，得到网络模型。步骤三：利用步骤一的方法生成待抓取物体的完整点云信息，输入体素抓取网络，输出机械臂灵巧抓取规划。本发明提出的机械臂灵巧抓取规划方法视觉驱动信息为待抓取物体的完整点云信息，为抓取提供了更加准确的几何信息，提高了机械臂抓取的成功率，且基于TSDF的三维重建方法运算效率远高于传统点云匹配的三维重建方法，且体素抓取网络训练数据可以自动生成，减少了训练数据获取成本。
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公开(公告)号：CN114640673B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210144340.6
申请日：2022-02-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L67/10 , H04L9/40 , H04L67/02 , H04L67/12 , H04L67/133 , H04L67/141 , H04L67/52
Abstract: 一种基于边云协同的大型车辆管理系统，包括边缘设备、云服务器和远程主机；远程主机向云服务器发送连接请求，在通过身份验证后建立起稳定的双向通信链路；边缘设备包括车载摄像头、4G模块、GPS模块以及边缘计算设备，其中，边缘计算设备与车载摄像头、4G模块、GPS模块之间用线缆建立物理连接。边缘计算设备通过车载摄像头获取当前司机的人脸信息，用GPS模块获得当前车辆的位置信息，通过4G模块将计算后的数据发送到云服务器，用户通过远程主机访问云服务器实现远程的监管操作；云服务器包括Web界面、数据存储子系统、辅助管理子系统以及节点通信子系统。本发明将车辆的实时运行状态用可视化手段显示，提高对车辆以及司机的监管效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117657150A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311612749.7
申请日：2023-11-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种用于MIR移动机器人的二次定位方法，包括：在MIR移动机器人前端中心位置安装读码器，并放置一台外部工控机；通过Rosbridge连接MIR移动机器人的内部系统；MIR车辆到达目标点后将其内部寄存器置为1；读码器开始扫描解析二维码数据以获得位姿偏差x，y和θ；生成纠偏路径并计算每段路径的距离；通过多种控制方式向MIR移动机器人下发运动指令；走遍所有路径后判断是否在允许误差范围内，如果还有一定偏差可通过旋转一定角度进行微调以达到精度；完成纠偏后向同一寄存器写入0，MIR移动机器人将重新获得控制权。本发明能够实现MIR移动机器人在大面积生产环境下的高精度对接，确保二次定位与MIR移动机器人自身任务的无缝衔接。
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公开(公告)号：CN112862878B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110168422.X
申请日：2021-02-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D视觉的机械臂修坯方法，包括：点云数据采集、目标点云提取、点云配准、表面重建、机械臂轨迹规划。点云数据采集使用融合式深度相机采集包含目标工件的多角度场景点云数据，然后对场景点云进行目标提取。在此基础上，对多视角目标点云进行点云配准，建立全视角的点云模型，然后对该模型进行表面重建，重建出较为完整且接近于实物的重建模型。机械臂轨迹规划步骤是根据重建模型上的作业点坐标和相应的目标函数规划出轨迹点，并在仿真环境中进行验证与执行，仿真执行完成后，将轨迹数据发送至机械臂控制器进行修坯作业处理。本发明提高了系统作业自动化程度的同时，提高了稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117456096A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311406544.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于虚幻引擎的工业机器人虚拟调试系统，基于虚幻引擎构建，模拟真实工业机器人系统的现场环境包括用于搭建虚拟孪生场景的孪生子系统和实现对孪生子系统与物理系统的数据采集和处理交互的通信子系统，物理场景通过通信子系统与孪生场景进行实时映射以及反馈控制。孪生子系统包括机器人设备模型库构建模块、机器人场景搭建操作界面模块、机器人路径点标定模块、机器人场景驱动蓝图库模块；通信子系统包含用于对物理场景数据进行融合和校正的数据处理模块以及用于语言处理与决策的指令交互模块，孪生子系统和通信子系统都处于虚幻引擎中。本发明可以极大的提高工业机器人虚拟调试场景的搭建效率，缩短调试的周期以及提高场景运行的真实度。
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公开(公告)号：CN117389229A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311526081.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于数字孪生技术的多AGV调度规划方法，包括：通过创建虚拟的、精确的AGV模型，并导入Unity3D来实时模拟和监控物理AGV的状态和运行情况；通过将生产要素和AGV标准化为调度资源，构建数字孪生数据模型；通过基于标准化调度资源构建调度系统的运行策略和控制模块；通过任务优先级机制将任务订单分配给具体的AGV，并根据任务要求和AGV状态进行任务解析；通过寻路算法对任务进行初步路由，并将任务分解为调度资源的组合；通过全局的交通管制算法管理交通资源的分配和访问权限，并根据申请和占用决定AGV的运行策略并通过控制指令控制AGV运行。实现了物理空间与孪生空间的闭环交互，解决了碰撞和死锁问题，并提高了生产信息的可监控性。
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公开(公告)号：CN117218196A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311182367.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于距离视图的三维目标检测方法和装置，其方法包括：将激光雷达采集的三维点云数据通过球面坐标系投影到二维距离视图格式，通过现有成熟的二维目标检测网络YOLOX对距离视图进行处理；根据真实三维包围框的尺度和位置信息生成在距离视图上的二维包围框，制作成数据集后对网络进行训练，得到网络进行三维目标检测的预训练权重；对二维目标检测网络的预测分支，标签分配损和失函数进行一定修改，监督网络进行三维包围框的回归。最后利用投影为二维格式的距离视图，实现了激光雷达高效三维目标检测。
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