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公开(公告)号：CN116812028A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310886587.X
申请日：2023-07-19
Applicant: 华侨大学
IPC: B62D55/065 , B60K1/02 , A01B33/00 , B60L3/00 , B60L50/60
Abstract: 本发明提供了一种履带式移动机械及其驱动系统，通过整机控制器去接收移动信号和操作信号，移动信号包括前进、后退以及转向，其中，所述整机控制器能够基于移动信号时控制所述左侧行走系统和所述右侧行走系统运动，进而控制履带式移动机械运动，进一步地，所述整机控制器能够基于操作信号通过液压系统控制执行机构动作并基于反馈装置调整所述执行机构，解决了履带式在耕作时会产生大量废气与噪音、且在耕作时效率低的问题。
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公开(公告)号：CN116382308B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310657106.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了智能化移动机械自主寻径与避障方法、装置、设备及介质，利用PointPillars算法从车载激光雷达实时采集的激光点云中识别目标物及其相对于整车的位姿，将所述实时采集的激光点云投影成一张二维的代价地图，并利用混合A*算法规划出一条从所述整车当前位置到所述目标物位置的全局路径，最后利用混合A*算法根据所述二维代价地图实时调整所述全局路径，以实现所述整车动态避障功能。本发明解决了传统移动机械多依靠远程遥控、自动化程度低的问题，实现了移动机械自主寻径与避障，使其具备了无人化作业的基础。
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公开(公告)号：CN116520375A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310671448.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种智能化移动机械的定位方法、设备及可读存储介质，利用RTK组合导航获取移动机械当前所处经纬高地理位置信息，将第一帧经纬高地理位置信息作为坐标转换参考原点；根据经纬高位置信息，将位于全球地理坐标系下的经纬高地理位置信息变换到位于地心地固坐标系下的直角笛卡尔坐标位置信息；将位于地心地固坐标系下的直角笛卡尔坐标位置信息变换到位于东北天坐标系下的直角笛卡尔坐标位置信息，东北天坐标系坐标原点为坐标转换参考原点。实现了经纬高地理位置信息到移动机械局部直角笛卡尔坐标位置信息的变换，解决了经纬高地理位置信息不能直接应用于智能化移动机械无人驾驶作业系统的问题，保障了移动机械在田间高精度、高可靠的移动机械定位。
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公开(公告)号：CN116382308A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310657106.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了智能化移动机械自主寻径与避障方法、装置、设备及介质，利用PointPillars算法从车载激光雷达实时采集的激光点云中识别目标物及其相对于整车的位姿，将所述实时采集的激光点云投影成一张二维的代价地图，并利用混合A*算法规划出一条从所述整车当前位置到所述目标物位置的全局路径，最后利用混合A*算法根据所述二维代价地图实时调整所述全局路径，以实现所述整车动态避障功能。本发明解决了传统移动机械多依靠远程遥控、自动化程度低的问题，实现了移动机械自主寻径与避障，使其具备了无人化作业的基础。
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公开(公告)号：CN117726886A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410177719.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/766 , G01S7/48 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了鲁棒的激光雷达点云地面点提取方法、装置、设备及介质，包括获取单帧激光雷达点云的三维坐标，对获取的点云信息进行滤波处理；根据获取的激光雷达点云的三维坐标获取单帧点云高程的均值，获得高程均值以下点云，作为地面点云的候选点云集合；根据邻域点三维坐标信息估计候选点云集合中每个点的法向量信息，根据法向量z轴分量筛选立面点云集合；在地面点云的候选区域进行曲率估计，筛选高于平均曲率的角点点云集合；将高程均值以上的点云集合、立面点云集合、角点点云集合合并；将原始点云帧与合并的点云集合做差集获取地面点云的点云集合。旨在解决传统激光雷点云方法存在运行效率不高、鲁棒性不强、不能直接进行实际应用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503628A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310781998.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种自动化农业机械的图像匹配方法、装置、设备及存储介质，通过先获取由图像采集装置采集到的图像组，并对所述图像组进行特征增强，接着调用基于OA‑Net改进的神经网络对经过特征增强后的图像组进行特征提取，以生成特征数据；并调用对所述特征数据进行降维处理，以生成分类列表；最后调用加权8点算法对所述分类列表的权重进行回归计算，以生成基础矩阵，基于所述基础矩阵对完成相机相对位姿回归任务，解决了现有的图像特征匹配算法对于异常值和相机姿态估计的鲁棒性较低，会影响其在农业机械自动作业场景下的应用效果的问题。
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公开(公告)号：CN117726886B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410177719.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/766 , G01S7/48 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了鲁棒的激光雷达点云地面点提取方法、装置、设备及介质，包括获取单帧激光雷达点云的三维坐标，对获取的点云信息进行滤波处理；根据获取的激光雷达点云的三维坐标获取单帧点云高程的均值，获得高程均值以下点云，作为地面点云的候选点云集合；根据邻域点三维坐标信息估计候选点云集合中每个点的法向量信息，根据法向量z轴分量筛选立面点云集合；在地面点云的候选区域进行曲率估计，筛选高于平均曲率的角点点云集合；将高程均值以上的点云集合、立面点云集合、角点点云集合合并；将原始点云帧与合并的点云集合做差集获取地面点云的点云集合。旨在解决传统激光雷点云方法存在运行效率不高、鲁棒性不强、不能直接进行实际应用的问题。
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公开(公告)号：CN116880497A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310957836.X
申请日：2023-08-01
Applicant: 华侨大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种自动化农业机械的全覆盖路径规划方法、装置和设备，涉及自动化农机的路径规划技术领域。其中，这种全覆盖路径规划方法包含S1获取全局优化成本目标函数。S2获取自动化农业机械的模型，及其工作区域的地图数据。S3根据地图数据，对边界进行凸子区域化的处理，分别根据处理后的凸子区域，基于生成Headlands边界的代价函数生成Headlands边界。S4根据Headlands边界，基于自动化农业机械的模型和平行线束划分角度选取的代价函数进行平行线束划分，获取凸子区域内的平行线集合。S5根据平行线集合，进行全覆盖路径规划，获取平行线束集合的遍历顺序。S6根据遍历顺序，基于路径长度的代价函数，通过利用连续曲率的Dubins曲线对平行线进行连接，获取规划路径。
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公开(公告)号：CN116740146A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310982930.0
申请日：2023-08-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06T7/70 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及工程机械目标跟踪领域，并公开了一种无人驾驶挖掘机动态目标检测跟踪方法、装置及设备，方法包括通过预先构建的数据采集平台采集无人驾驶挖掘机的点云数据；对点云数据按照柱状单元的编码方式进行体素特征编码，获得第一稠密张量，并生成伪图像进行特征提取，获得稠密点云特征图；采用基于热图的中心点定位方法，通过最小高斯半径值结合高斯分布函数确定中心点的位置，再进行一阶段特征回归得到目标检测边界框的特征信息；根据特征信息对无人驾驶挖掘机进行目标检测以及跟踪。本发明采用了更具有实时性的体素划分方法以及将马氏距离作为度量，解决了点云降采样耗时的问题，更好跟踪小目标物，适用于工程机械非结构化道路的检测跟踪。
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公开(公告)号：CN116702377A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310973352.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种自动化移动机械的仿真方法、装置、设备及存储介质，涉及仿真领域，其通过先获取配置有各零部件关节传动关系的移动机械三维模型,并根据所述移动机械三维模型生成URDF参数化模型文件;接着构建Gazebo仿真模拟环境,并将所述URDF参数化模型文件导入所述Gazebo仿真模拟环境进行调试;再接着调用Moveit对所述移动机械三维模型的执行机构进行配置并添加控制插件,以建立起Gazebo和Moveit之间的联系;最后获取用于实现任务的脚本,并基于Gazebo和Moveit进行联合仿真测试。实现对智能移动机械的各类算法进行先行验证，可以在短时间内模拟出理想的工作环境，提高了研发效率。为后续智能移动机械相关技术的研发奠定了一定的基础。
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