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公开(公告)号：CN112509063A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011518286.4
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘特征匹配的机械臂抓取系统及方法，包括中心计算机、机械臂抓取模块和点云图像采集模块，所述中心计算机包括格式转换模块、特征提取模块、位姿估计模块和手眼标定模块；分为线下建模与线上匹配两个阶段，中心计算机进行线下建模形成模型点云并进行特征提取，点云图像采集模块通过采集工件图像形成相应的场景点云信息并与模型点云进行线上匹配过程，进而确定工件的位姿，最终机械臂抓取模块进行抓取过程；只需要进行一次线下特征建模，便可作用于之后的工件分拣，且使用边缘点和边缘点的拟合切线点对特征，减小了法线的影响，提高了工件的分拣效果，利用二维图像缩短了位姿估计的时间，实现了对堆叠工件的位姿估计与抓取。
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公开(公告)号：CN112255633A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011022074.7
申请日：2020-09-25
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种无人自卸车在垃圾填埋场自动卸载的方法，通过在自卸车尾部设置多线激光雷达进行数据采集，从而获取自卸车后向点云数据，然后对点云数据进行坐标系变换、聚类分析处理，通过先验值比对的方式从而能自动区分障碍物和斜坡，对斜坡位置进行识别，并实时更新斜坡边界线的轨迹，适应斜坡的缓慢变形和后移；最终在倒车卸载作业过程中能实时精确获得自卸车与斜坡之间的距离；同时若识别的障碍物阻碍自卸车向斜坡行驶，则自卸车会停车发布预警，不需人工干预，最终确保自卸车在倒车卸载作业时的安全。
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公开(公告)号：CN109885046B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910047366.7
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波的移动机器人定位加速方法，在预处理阶段，对地图的每个坐标，按照设定的分辨率，对其每个角度计算并存储最近障碍物的距离，得到结果查找表；在粒子滤波阶段，使用GPU并行维护粒子，并直接从查找表中查找粒子周围障碍物距离信息，用于计算粒子权重。由于采用GPU并行处理及改进的查找表相结合的方式，通过GPU并行处理能降低地图预处理的时间及粒子滤波定位过程中的时间，另外通过建立改进的查找表能有效降低粒子滤波定位过程中对内存的占用量；最终保证移动机器人定位的及时性。
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公开(公告)号：CN109885046A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910047366.7
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子滤波的移动机器人定位加速方法，在预处理阶段，对地图的每个坐标，按照设定的分辨率，对其每个角度计算并存储最近障碍物的距离，得到结果查找表；在粒子滤波阶段，使用GPU并行维护粒子，并直接从查找表中查找粒子周围障碍物距离信息，用于计算粒子权重。由于采用GPU并行处理及改进的查找表相结合的方式，通过GPU并行处理能降低地图预处理的时间及粒子滤波定位过程中的时间，另外通过建立改进的查找表能有效降低粒子滤波定位过程中对内存的占用量；最终保证移动机器人定位的及时性。
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公开(公告)号：CN104079433A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410304173.2
申请日：2014-06-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开一种提高复杂网络结构鲁棒性的方法，具体步骤为：Ⅰ、给定的目标网络A，设其节点数目NA，边数MA，自然连通率为Ⅱ、创建一个节点数目为NB，边数为MB，自然连通率为的附加网络B；Ⅲ、将目标网络A和附加网络B用一条边相互连接，进而组成新网络C，其自然连通率为Ⅳ、使附加网络B的自然连通率满足则新网络C的自然连通率大于目标网络A的自然连通率且随着附加网络B的自然连通率的提高，新网络C自然连通率大于复杂网络A的程度越大。无需修改网络内部结构，就可提高目标网络的自然连通率，进而提高网络的结构鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118735967A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410715208.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种EKF的运动目标轨迹预测方法，所述运动目标是指目标车辆的当前观测装甲板，所述方法包括如下步骤：构造目标车辆的状态转移函数和目标车辆的观测函数，并计算出所述状态转移函数的雅可比矩阵和所述观测函数的雅可比矩阵；将目标车辆的非线性系统转化为近似线性系统；将观测的装甲板世界坐标和装甲板偏转角度θ输入到扩展卡尔曼滤波EKF，预测出的装甲板的角速度，从而得到装甲板在下一时刻的位置信息。同时，本发明还解决了装甲板在世界坐标系下的偏转角度跳变问题，以输入正确的观测量。通过调节Q矩阵，实现扩展卡尔曼滤波的曲线快速滤波，最终实现更精确的目标车辆的角速度预测。
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公开(公告)号：CN118734036A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410855221.0
申请日：2024-06-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer框架的钻机实时钻速预测方法，包括，步骤1，构建数据集，包括钻速、以及与钻速之间的互信息值较大的特征数据；步骤2，对钻速、以及与钻速对应的特征数据进行标准化处理；步骤3，构建CLformer模型，包括依次连接的Normlization模块、CLFN模块、Encoder模块和Projector模块、De‑Normlization模块；步骤4，将数据集中的数据分成训练集、验证集和测试集，对CLformer模型进行训练、验证和测试。并采用均方误差、平均绝对误差对CLformer模型进行评估；得到训练好的CLformer模型；用于钻机实时钻速预测。
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公开(公告)号：CN118521628A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410715210.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目相机的胶带输送机物料体积监测方法，包括如下步骤：步骤1，在胶带输送机上方设置双目相机，用于采集物料的深度信息，得到物料的深度图；步骤2，将物料的深度图转为点云数据；步骤3，对所述点云数据进行预处理，所述预处理包括目标提取；步骤4，基于预处理后的点云数据，进行物料体积计算。利用双目相机采集胶带输送机运行时的3D视觉信息，结合深度图像与三维点云处理技术，能够提供非接触式、高精度的物料体积监测。与现有技术相比，本发明在监测准确性、环境适应性以及设备成本效益方面展现出显著优势，尤其是在精确计算物料流体积和实现输送机智能化调速方面显示出其独特的改进和实用价值。
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公开(公告)号：CN118314262A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410531479.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T15/00 , G06T15/40 , G06T13/20 , G06T17/20 , G06F9/54 , G06F9/455 , H04L67/12 , H04L67/131 , H04L69/16
Abstract: 本发明公开了一种带式输送系统的数字孪生构建方法，通过激光雷达扫描输送带上的物料，将物料转换为点云数据发送给后端；后端再通过WebSocket网络通信转发给Unity；在Unity中完成对点云数据的实时渲染作为皮带上物料的数字孪生体。可以较准确模拟实际矿井下皮带输送机的运行环境，从而更加真实地反映设备的运行状态；实时更新监测数据，随着实际设备运行状态的变化而动态调整模拟结果，保持与实际情况的一致性。将激光雷达扫描出来的煤炭点云数据在Unity引擎中渲染出来以监控煤炭运输状况，利用Unity的图形渲染功能，将点云数据以合适的方式呈现在虚拟环境中，从而解决了煤炭模型形状、位置以及运动的不确定性。
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公开(公告)号：CN118066997A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410045027.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SLAM的堆料体积测量方法，通过使用固态激光雷达扫描获取堆料表面点云，通过惯性里程计在固态激光雷达获取点云数据时同步获取测量设备的位姿及里程数据，接着在数据处理器中利用基于SLAM‑Odom信息的点云ROI提取方法获得包含堆料三维模型的矩形点云区域，并通过降采样、分割、滤波、聚类、变换、平滑进行点云预处理，然后利用投影法得到底面点云，并利用Delaunay三角化对目标点云进行网格剖分，计算每一个剖分得到的近似三棱柱体积并累加得到最终体积。本发明能在保证测量精度和测量效率均较好的前提下，还便于一线从业人员操作，且不同人员进行测量时误差极小，具有较好的一致性。
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