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公开(公告)号：CN118548877A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410556528.0
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G01C21/16 , G01C11/02 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T3/4007 , G06T7/73 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及感知与定位技术领域，公开了一种基于轻量级光流网络的视觉惯性定位方法，包括以下步骤：基于轻量级光流网络进行特征追踪：对于一对图像帧，利用轻量级光流网络预测出稠密光流场；利用双线性插值法，在稠密光流场中查询每个特征点对应的光流值，以获取其运动信息，从而进行特征点跟踪；基于多帧重投影残差的运动一致性检测策略，识别并去除异常特征点；基于紧耦合的非线性优化框架，结合视觉测量残差和惯性测量单元测量残差，求得最佳的位姿估计，实现视觉惯性定位。本发明基于轻量级的光流网络进行特征跟踪，相比传统方法，可以有效提升在动态光照场景下的特征跟踪性能，从而提升定位效果。
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公开(公告)号：CN118050019A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410184333.8
申请日：2024-02-19
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G01C21/34 , G01S17/931 , G01S17/08
Abstract: 本发明涉及物流运输机器人路径规划技术领域，公开了一种基于障碍检测和DDPG算法的仓储环境路径规划方法，包括：通过机载雷达获取物流机器人周围的障碍物的分布信息，规划出合适的路径点，并通过周围障碍物之间的空间大小选择不同的奖励函数，对强化学习的神经网络进行训练；将障碍检测方法和训练收敛的神经网络策略应用到真实的物流机器人上，通过障碍检测方法和神经网络的输出指令来进行物流机器人的路径规划。本发明根据不同的障碍检测分类，更换规划路径点和分别切换至不同的奖励函数，在提高了强化学习训练的安全性的同时，减少了路径长度和路径平滑性等其他性能指标的牺牲。
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公开(公告)号：CN117873118A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410269246.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05D1/43 , G01C21/20 , G05D1/242 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及机器人导航技术领域，公开了一种基于SAC算法与控制器的仓储物流机器人导航方法，将传感器数据输入到神经网络，输出避障动作；神经网络的训练过程包括：计算出各个障碍物与机器人之间的相对距离和相对速度；将障碍物与机器人的相对距离和相对速度作为机器人的状态；将状态分别输入到SAC算法和安全控制器，得到混合策略，根据混合策略得到当前时刻的动作，供机器人执行；将上一时刻的状态，以及当前时刻的状态、奖励、动作组成经验参数放入经验回放池；在经验回放池中随机抽取经验参数，对SAC算法的神经网络进行训练。安全控制器能够有效地指导强化学习过程，降低碰撞率，加速神经网络的收敛。
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公开(公告)号：CN117762157A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311758706.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及无人机拦截技术领域，公开了一种基于地面相机网络的空中无人机自主拦截方法，包括：地面相机网络中节点相机监视禁飞区域，持续采集图像；通过目标检测算法，检测每个节点相机采集到的图像中的入侵目标物，并计算入侵目标物在节点相机的成像平面的二维坐标；解算入侵目标物在三维空间的位置；设计拦截无人机的拦截轨迹；设计拦截无人机轨迹跟踪控制器，控制拦截无人机对入侵目标物拦截。本发明能够避免由于拦截无人机自身机动和入侵目标物逃逸飞行造成目标丢失情况的发生，同时可以减少拦截无人机的硬件负载，降低其运算负担，提高其对入侵目标物的持续追踪和拦截能力。
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公开(公告)号：CN117687342A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410135885.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及机器人安全控制技术领域，公开了一种基于高斯过程非保守概率误差界的机器人安全控制方法，包括以下步骤：基于传感器测量机器人的状态与状态变化率，利用高斯过程在线学习机器人动力学模型：基于在线数据集，利用逆韦伯分布，估计未知的动力学残差项、后验均值和后验方差的李普希兹常数；基于后验方差与估计的李普希兹常数，计算非保守概率误差界，以评估机器人动力学模型的不确定性对安全的威胁程度；基于非保守概率误差界与控制屏障函数构建实现安全控制的二次规划方程，并通过前馈控制器补偿动力学残差项，实现对机器人的安全控制；解决了机器人任务执行过程中的基本安全问题，从而拓宽机器人的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116499468B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310761994.8
申请日：2023-06-27
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/0455 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种机器人路径规划方法、电子设备以及存储介质。该方法包括：基于机器人所处的配置空间、初始状态和目的地区域，构建用于解决机器人路径规划问题的任务实例模型；根据任务实例模型，将机器人所处的配置空间编码成二维环境地图，并将机器人的起始坐标和目的地坐标编码成任务点地图；利用训练完成的轻量化预测神经网络处理任务点地图和二维环境地图，得到引导地图；利用混合采样规划器对二维环境地图进行均匀采样，对引导地图进行有偏采样，并基于采样结果执行随机生成树搜索算法，生成机器人的行驶路径。本发明同时还提供了一种轻量化预测神经网络的训练方法。
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公开(公告)号：CN116841198A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310721082.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及非直接物理接触人机交互领域，公开了一种基于微分博弈框架的非直接物理接触人机交互方法。该方法构建人输入模型用以预测人的控制输入；定义求解满足微分博弈均衡的机器人和人的控制输入以达到人机交互系统的最优效率定义为原问题；将机器人动力学模型、代表机器人和人的控制效率的代价函数转化到微分平坦空间得到等价问题；对等价问题进行求解得到机器人的控制输入；通过人的控制输入与机器人的控制输入对非直接物理接触下的人机交互系统进行控制。本发明避免对复杂微分方程的求解；可以减少人类输入不精确和噪声等造成的影响，从而提升交互的效果。
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公开(公告)号：CN116834020A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311011642.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 中国科学技术大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及安全强化技术领域，公开了一种基于数据降维技术的机器人强化学习运动控制方法，包括以下步骤，在非平衡位置采样具有高维状态空间的机器人运动控制轨迹样本，通过对状态空间样本数据进行降维处理；通过栅格法在低维空间中对机器人状态进行安全概率估计，采用强化学习方法对高维空间机器人进行运动策略训练；本发明可以直接应用于真实物理系统中，无需仿真建模训练，避免了仿真和实机之间的固有差距问题，减少了建模成本。
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公开(公告)号：CN116124165A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310133007.X
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本发明提供一种电动汽车快充导航方法、装置、电子设备及存储介质，构建目标电动汽车用户所在区域内交通网‑电网的耦合网络模型，耦合边由含有充电站的道路节点与该充电站的电网节点所组成，并将道路节点的权重定义为平均通行时间、电网节点的权重定义为电压变化量，二者共同决定充电站的充电费用；构建目标电动汽车用户综合成本为目标函数、以电池最小剩余容许电量和排队容忍时间为约束条件的充电导航模型；通过处理充电导航模型将综合成本最低的充电站作为目标充电站、并输出到达目标充电站的最优路径。本发明利用交通网‑电网等多源信息可以实现电动汽车用户最佳充电站推荐、最优路径规划，并且促进交通网‑电网耦合网络的良性协同运行。
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公开(公告)号：CN112327840B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011177473.0
申请日：2020-10-27
Applicant: 中国科学技术大学
Abstract: 本公开提供一种用于多机器人系统的追踪控制方法，包括：建立多机器人系统中各机器人之间的通信拓扑图；在无外部攻击的情况下，根据追踪目标的位置向量及检测噪声构建各机器人的检测模型，其中，追踪目标为运动的追踪目标；在有外部攻击的情况下，根据检测模型及外部攻击的干扰信号构建受到攻击的机器人的攻击模型；针对于每一机器人，基于通信拓扑图确定与该机器人通信的其它机器人，根据攻击模型、该机器人的运动信息及其它机器人的运动信息设置该机器人的控制输入信号；根据控制输入信号控制所述机器人对目标进行追踪。本公开还提供一种用于多机器人系统的追踪控制装置、一种电子设备及一种可读存储介质。
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