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公开(公告)号：CN108680177B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810548507.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于啮齿类动物模型的同步定位与地图构建方法及装置，方法包括：获取摄像装置传输的机器人的当前视觉图像；获取视觉里程计传输的关于当前视觉图像的特征区域的位移速度、旋转角速度和方向；根据位移速度、旋转角速度和方向对位姿细胞网络进行网络活性更新；计算当前视觉图像与视觉图像信息库的最大场景相似度，并获取具有最大场景相似度的模板图像对应的第一位姿坐标；根据最大场景相似度对视觉图像信息库进行更新；根据位姿细胞网络的活性程度、当前的视觉图像信息库、第一位姿坐标和预置经历图谱，确定机器人的当前经历点，以实现对机器人进行定位修正，并绘制实际经历图，进行机器人同步定位与地图构建。
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公开(公告)号：CN106871911B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710290156.1
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种突发障碍物识别的BVGSP‑SLAM复合模型的实现方法，涉及细胞生物学和仿生学领域，包括以下步骤：1)进行融合速度细胞的RatSLAM模型研究，并建立速度细胞活性的数学模型；2)进行融合边界细胞的RatSLAM模型研究，并建立边界细胞活性的数学模型，本发明在RatSLAM模型基础上融入速度细胞实现自身的定位，通过对边界细胞的模型分析建模实现突发障碍物的判别与避障，融入网格细胞实现场景重定位的功能，修正里程计的累计误差，本发明提出的融合速度细胞和边界细胞的复合SLAM模型的建立更优，尤其对突发障碍物出现时能够直接从边界细胞模型提取出出所需的状态信息进行判断并实现避障，最后通过实物进行系统分析验证。
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公开(公告)号：CN107907859A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711143393.1
申请日：2017-11-17
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0252
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的室内定位方法、存储介质及设备，所述方法包括：采集多个参考点的多条指纹信息；对采集到的每个参考点的指纹信息进行训练，得到对应的特征定位参数；将指纹信息和对应的特征定位参数录入指纹数据库；采集待测点的指纹信息，判断待测点的指纹信息与各参考点的指纹信息的相似程度；按相似程度的高低依次选取多个参考点的物理坐标，将选取的物理坐标按相似度的权重加权求和后，得到的结果作为最终定位结果。本发明的效果和益处是有效地提高了室内定位的精度和抗干扰性。
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公开(公告)号：CN107702723A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711208457.1
申请日：2017-11-27
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种机器人路径规划方法、存储介质及设备，所述方法包括：采用蜂巢栅格法对机器人行走的环境地图进行构建，建立环境地图模型；对机器人的行走路径进行最优路径搜索，规划出一条最优路径；对机器人的折线路径进行平滑处理。本发明采用蜂巢栅格方法对环境地图进行划分，避免了传统栅格法中转角过大、有效性和安全性问题；并将蜂巢栅格法和以植物为研究对象的树生长模拟算法结合，发挥各部分的优点，从新的方面来探究机器人路径规划问题。
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公开(公告)号：CN106814737B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710045551.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于啮齿类动物模型和RTAB‑Map闭环检测算法的SLAM方法，利用啮齿类动物模型海马神经细胞能够进行空间定位，融合现有的闭环检测RTAB‑MAP算法构建出一种新的仿生导航模型，在保证系统具有良好实时性的条件下，能够实现大环境下长期累积误差的修正，并在一定程度上提高由于室内光线变换造成导航的不稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107122827A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710290162.7
申请日：2017-04-28
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DGSOM神经模型的RatSLAM算法研究，涉及仿生学、神经网络与机器视觉领域，利用鼠类模型的海马神经细胞进行空间定位，融合提出的DGSOM神经网络构建出一种新的仿生导航模型，通过减少视觉细胞的数量降低系统的复杂度；更早的进行场景重定位使系统在闭环检测方面具有更好的实时性能；优化了闭环检测的匹配效果，其准确率、召回率及F1值均有所改进，DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达94.74％、86.88％和90.64％，融入高斯噪声下的改进模型Gauss‑DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达86.70％、80.25％、83.35％。
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公开(公告)号：CN104792651B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510205333.2
申请日：2015-04-27
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明涉及农业用土壤水分检测系统，具体公开了一种土壤界限含水率自动检测装置；包括：立方体容器含有长方体容器和正方体容器，长方体容器固定在电子称上，电子秤设在传送带上，抹平装置、圆锥仪和加热箱自左至右分别依次固定在传送带上方，搅拌容器设在传送带的外侧；加热箱为半封闭；立方体容器内设有测量容器；搅拌容器的下部横截面小于测量容器的横截面；的加热箱的底部与长方体容器的底部齐平；抹平装置的中间设有刀片；抹平装置右侧设有右挡板。本发明左右双侧同时进行，右侧测深度，左侧测质量，同时采集多组数据，并实时上传至上位机，具有自动化程度高，简单易操作，成本低廉的特点；本发明能够广泛应用于各种农业土壤的含水率测定。
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公开(公告)号：CN103957589B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410125706.0
申请日：2014-04-01
Applicant: 安徽工程大学
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明的目的是提供一种多跳低开销的分布式时钟同步方法，包括以下步骤：1：建立无线传感器网络区域并对区域的节点的均匀随机布置；2：对无线传感器网络进行区域划分，并形成环形网络拓扑；3：对单跳区域内节点同步；4：对多跳区域内节点同步，最后实现全网的时间同步；本发明在RBS环形网络拓扑下，利用广播的方式发送数据包，在误差没有变大的情况下，降低了同步开销收敛时间比较快，并且能够实现全网的时间同步，RBS环形算法具有合适的网络拓扑，适用于大多数小型网络的时间同步。
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公开(公告)号：CN106131955A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610545672.X
申请日：2016-07-12
Applicant: 安徽工程大学
Inventor： 陈孟元
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于移动机器人辅助的无线传感器网络节点定位方法,属于无线传感器网络节点定位领域。将移动机器人与无线传感器网络相结合，采用机器人‑节点、节点‑节点协作配合的定位方式，充分利用移动机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性，融入高斯混合容积卡尔曼滤波(Gaussian Mixture Cubature Kalman filter，GM‑CKF)算法，实现了对节点的动态定位。本发明实施例所提出的协作定位方法可以实现对节点的位置估计，采用的GM‑CKF算法能够有效克服高非线性和异常误差导致的不利影响，减小由于系统滤波发散导致的误差，提高节点定位精度。
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公开(公告)号：CN103902985A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410148832.8
申请日：2014-04-15
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ROI的强鲁棒性实时车道侦测算法，为了实现弯道检测，将影像分离成上下两部分，并分别称为近景区域和远景区域，分别用Hough及双曲线对模型进行求解。在整张影像主要采用横向梯度算子进行过滤，以提高计算速度实现实时侦测的目的，并采用滑动ROI窗口策略对车道边界图进行梯度方向角的区域统计，剔除异常梯度方向角的边界噪音，以保证车道检测的正确率；在远景区域中采用的双曲线对模型中，主要承接近景模型中的参数作为初始参数，并最终通过搜索策略来最终确定K参数，实现弯道部分的检测。此算法在较为复杂的路况及环境中具有较好的鲁棒性能，能够实时的提供车道咨询信息。
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