公开(公告)号：CN118565458B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202410601787.0

申请日：2024-05-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  齐尧 ,  王小晨 ,  赵鑫 ,  黄俊君

IPC: G01C21/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G01C21/20

Abstract: 一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法，涉及机器人图像特征处理领域。解决现有物体特征处理任务平面信息并没有充分地进行约束以及将Mask RCNN引入到SLAM中，Mask RCNN的实时性较差，使得系统难以真正被使用的问题。方法包括：开展物体特征对偶二次曲面的表示；计算椭球体的中心点和平均轴长，根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体；对同一物体及特征进行数据关联；构建物体特征的投影模型；计算椭球体的重投影误差；建立室内空间中的平面地图，并在平面地图中获取所述物体的支持平面，对物体添加支撑平面约束；根据支撑平面约束构建物体因子图。应用于三维语义地图生成领域。

公开(公告)号：CN118565458A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410601787.0

申请日：2024-05-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  齐尧 ,  王小晨 ,  赵鑫 ,  黄俊君

IPC: G01C21/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G01C21/20

Abstract: 一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法，涉及机器人图像特征处理领域。解决现有物体特征处理任务平面信息并没有充分地进行约束以及将Mask RCNN引入到SLAM中，Mask RCNN的实时性较差，使得系统难以真正被使用的问题。方法包括：开展物体特征对偶二次曲面的表示；计算椭球体的中心点和平均轴长，根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体；对同一物体及特征进行数据关联；构建物体特征的投影模型；计算椭球体的重投影误差；建立室内空间中的平面地图，并在平面地图中获取所述物体的支持平面，对物体添加支撑平面约束；根据支撑平面约束构建物体因子图。应用于三维语义地图生成领域。

公开(公告)号：CN116679557A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310547998.6

申请日：2023-05-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  袁东辉 ,  曹若彤 ,  张智 ,  赵鑫 ,  王小晨 ,  蒋宏伟

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种飞机降落阶段故障重构与容错控制联合实现方法，求解得到满足线性矩阵不等式的对称正定矩阵P1、P2、X和矩阵K、Kf、L、Y1、Y2，所述线性矩阵不等式中的已知量根据飞行器降落数学模型、扩展系统方程、状态观测方程和闭环控制方程获得；将得到的矩阵L、K、Kf分别代入所代入所述状态观测方程和所述闭环控制方程，同时达到飞行器降落过程故障重构和容错控制。本发明在较短时间内完成同时求解故障重构算法参数和容错控制算法中未知参数目标，与其他方法相比减少计算量，实现飞机自动降落任务。

公开(公告)号：CN118628568A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410789838.7

申请日：2024-06-19

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  王小晨 ,  齐尧 ,  赵鑫 ,  黄俊君

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/246 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置及机器人视觉里程计，涉及计算机视觉技术领域。本发明的技术要点包括：获取包含目标的RGB图像序列和深度图序列；对RGB图像序列和深度图序列进行处理，获取目标深度提取图序列；利用基于K均值聚类的掩膜提取算法在目标深度提取图序列中筛选出目标，获得目标二值掩膜序列；并按照上述过程对机器人上摄像头采集的图像序列进行处理，以确定机器人的位置和姿态。本发明计算速度极快，能够达到比实例分割更好的效果。相比传统方法，本发明在动态场景中定位的精度和鲁棒性上有了极大的提升，均方根误差更小。

公开(公告)号：CN118746301A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410805936.5

申请日：2024-06-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王立鹏 ,  王小晨 ,  齐尧 ,  赵鑫 ,  黄俊君

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明提供了一种SLAM平面特征处理方法、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域。所述方法包括：获得目标图像，对所述目标图像进行稠密点云提取，根据提取得到的稠密点云分割出存在的观察平面；将所述观察平面与世界坐标系下已存在的地图平面进行数据关联，判断所述观察平面与所述地图平面是否为同一平面的同一观测，若是，则将所述观察平面作为观测平面；在相机坐标系下，构建所述地图平面和所述观测平面的平面特征投影模型，确定所述平面特征投影模型的最小二乘目标函数；根据平面特征雅可比矩阵获得所述最小二乘目标函数的最优值；根据所述最优值获得所述目标图像的平面提取图，用于提高SLAM的定位精度。

公开(公告)号：CN117669062A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311833085.7

申请日：2023-12-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵鑫 ,  王立鹏 ,  周文涛 ,  王小晨 ,  曹若彤

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM网络的船舶操纵运动预报方法及系统，属于船舶操纵运动预报技术领域。为了解决现有船舶操纵运动预报时利用传统数学建模方式，存在船型参数未知、模型未知的建模困难的问题。通过采集船舶纵荡速度u、横荡速度v、艏摇角速度r以及舵角δ数据制作数据集，利用搭建的基于LSTM单元的神经网络实现船舶运动预报，最后利用评价指标对预报数据精度检验。使用实船数据作为预报模型训练数据，解决仿真数据在实船应用说服力不强的问题；搭建人工神经网络，解决船型参数未知、模型未知的预报建模困难的问题。