相机位姿估计方法
    12.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112393721B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202011054180.3

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本发明公开一种相机位姿估计方法,其包括步骤:采集图像帧数据流,以第一分辨率获取包含RGB图像和深度图像的图像数据帧;提取ORB特征,获得具有方向向量的FAST角点和包含若干维二进制向量的BRIEF描述子;搭建加速度与陀螺仪的角速度测量模型,获得惯性测量单元数据的方向向量;保留与惯性测量单元数据方向向量方向一致的FAST角点,对BRIEF描述子进行匹配,匹配成功,从深度相机中获得FAST角点的深度数据;采用李代数表示位姿,获得目标函数,使用李代数扰动模型对目标函数求导,找到局部极小值作为位姿预估值。本发明通过深度相机与惯性测量融合协同进行数据采集和匹配来对机器人本体的姿态进行估计,提升设计精度。

    起重机货物卸载顺序的自动生成方法及系统

    公开(公告)号:CN110888905B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201911145494.1

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明提供了一种起重机货物卸载顺序的自动生成方法及系统,方法包括:根据卸货区域相对于货物搬运前初始位置的相对位置关系,在货物搬运前初始位置的四周定义多个卸货区域;以起重机装载货物在大、小车运行和垂直下降三个运动方向的极限位置点作为原点,以起重机的小车、大车和起升机构的运行方向分别作为X、Y、Z方向来建立三维空间坐标系;建立卸载位置与三维空间坐标系的对应关系,得到每个卸货区域的卸载位置信息数据库;针对每个卸货区域制定卸载顺序规则,按照卸载顺序规则重新排列相应卸载位置信息数据库以得到卸载顺序数据库。本发明将理论研究方法与实际装卸作业要求及起重机的作业特点进行有机结合,自动生成起重机货物卸载顺序。

    起重机自动化连续搬运作业的方法及系统

    公开(公告)号:CN110888903B

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN201911145407.2

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明提供了一种起重机自动化连续搬运作业的方法及系统,方法包括:构建起重机三维空间坐标系,用三维空间坐标系中的位置坐标表示货物的初始位置和卸载位置以形成初始位置信息数据库和卸载位置信息数据库,结合起重机实际装卸作业特点自动生成卸载顺序数据库和装载顺序数据库以及装卸路径数据库,然后将上述数据库转换成起重机的控制器可以识别的数据结构以生成装、卸载及搬运路径指令。本发明的方法根据起重机实际作业要求,限定了最短距离计算中搜索对象货物的数量,大幅度减少了系统计算次数和时间,确保了系统更顺畅运行;充分考虑了起重机实际操作经验和规律,具有实用价值;实现了起重机自动化连续搬运作业,提升了作业效率和安全性。

    基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法

    公开(公告)号:CN114900838A

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202210429514.3

    申请日:2022-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法,检测方法包括根据当前网络信道图Gi进行建立模型,当前网络信道图Gi包括点集V{v1,v2,...,vm}和边集E{e1,e2,e3,...,en},v1,v2,……,vm表示网络传输中的m个节点,且节点表示终端或基站;基于Gi中每个终端或基站的实时请求的资源数量以及该终端或基站的先前使用情况选择是否将与该终端或基站对应的节点作为候选点,得到k个候选点pi,将Gi中与该候选点pi相对应的节点vj以及该节点vj所连接的边去除,得到网络信道图Gi′,再计算Gi和Gi′的差异值Diffj,并将Diffj作为该候选点pi成为瓶颈点的概率值;比较所有的概率值并选择最大概率值所对应的候选点作为网络传输中的瓶颈点。本发明能够跟随通信网络变化且动态适应性分配网络资源。

    起重机货物自动装载顺序的智能优化方法及系统

    公开(公告)号:CN110888904A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911145408.7

    申请日:2019-11-21

    Abstract: 本发明提供了一种起重机货物自动装载顺序的智能优化方法及系统,方法包括:构建起重机三维空间坐标系,用三维空间坐标系中的位置坐标表示货物的初始位置和卸载位置以形成初始位置信息数据库和卸载位置信息数据库,结合起重机实际装卸作业特点对卸载位置信息数据库制定卸载规则优化并自动生成卸载顺序,再根据卸载顺序一一搜索有效的目标装载货物,进而优化并自动生成装载顺序。本发明通过优化并自动生成的卸载顺序数据库和装载顺序数据库为后续装卸作业路径规划提供了基础,便于自动生成起重机的控制指令,使起重机实现自动化连续作业并充分发挥起重机有效作业能力,提升作业效率和作业安全性。

    一种基于强化学习的路面交通信号灯协调控制方法

    公开(公告)号:CN105046987B

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201510338644.6

    申请日:2015-06-17

    Applicant: 苏州大学

    CPC classification number: G08G1/08

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的路面交通信号灯协调控制方法,包括对应每个路口设有监控设备,每一所述监控设备经网络模块与远程服务器连接,其控制方法为:⑴远程服务器通过接收视频信号,计算等待时间S;⑵远程服务器在每个相位状态ai下,分析获得道路拥堵情况;⑶远程服务器获得该相位状态ai下的可行度当车流可以通过时表示为通畅,可行度为1,否则为拥堵,可行度为0;⑷等待时间S与可行度计算出在该路口最优行车相位状态ai;⑸调整信号灯。本发明基于实时获取的视频信息,通过协调和控制一个区域内多个路口交通信号灯,提高交通通行效率,使该区域交通流量最大化,缓解路面交通拥堵情况。

    一种基于交通监控视频的实时在线交通状态检测方法

    公开(公告)号:CN104933868B

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201510338706.3

    申请日:2015-06-17

    Applicant: 苏州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于交通监控视频的实时在线交通状态检测方法,其特征在于:包括对应每个监控设备上设置一视频处理器,每一所述视频处理器经网络模块与远程服务器连接,其中:所述视频处理器读取对应所述监控设备上的视频图像,按照获得的图片求取每一帧图片中各像素点的灰度值X,并与预存参数值X‑1比较,由核方法评估该视频处理器上观察到的路段拥堵程度ci,并上传;由远程服务器通过各个实时路段拥堵程度ci进行分析,获得从一个路口到下一个路口的路段拥堵程度值C。本发明通过视频处理器分析实时图像灰度,利用核方法评估拥堵程度并上传,减少了数据传数量,实现服务器对数据的实时获取,提高交通信息的处理能力和有效性。

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