公开(公告)号：CN117474869A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311445455.X

申请日：2023-11-01

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龚文勇

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种三维点云质量评估方法与系统，包括以下步骤：S1、获取点云信息，输入至预设的噪声模拟函数，生成随机点云噪声；S2、基于生成的随机点云噪声和预设的点云质量评估方法构建点云评分数据库；S3、基于点云评分数据库构建点云质量评估模型；S4、将点云信息输入至点云质量评估模型，输出点云的质量分数作为点云质量评估结果。本申请与传统技术相比，在简化的图神经网络的框架下，设计基于图神经网络的点云质量评估函数，能够快速高精度地逼近点云的质量分数，同时能够生成大规模的点云质量评估数据库，能够更好地训练深度模型。

公开(公告)号：CN113741484A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202111157218.4

申请日：2021-09-30

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龚文勇 ,  吴小天

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于概率模型的路径规划方法、系统及介质，该方法包括给定地图或点云上的起点和终点位置；多次执行改进的RRT算法；构造概率转移矩阵；基于概率模型进行路径规划；基于push动态规划算法进行最优路径计算。本发明对RRT方法进行了改进，克服其因步长固定而自由度较低的问题，使得RRT模型具有更大的随机性，在RRT实验中可覆盖尽可能多的节点。本发明采用基于push的方法实现高效的动态规划解法，不仅克服出现局部最优解的问题，而且对比常规动态规划方法的空间复杂度较低，占用的计算机内存较小，运行计算效率更高。

公开(公告)号：CN110045732B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201910242885.9

申请日：2019-03-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龚文勇 ,  吴小天 ,  范旭乾 ,  方良达 ,  柳宁

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种启发式路径规划方法，具体包括以下步骤：获取路径起点和终点；计算运行空间速度场，生成部分路径，计算已有路径的点的曲率值；基于容许启发函数，利用A*算法计算规划最优路径。本发明可控制机器人运行的速度，根据障碍物的大小生成更加符合人类行走的路径，保证机器人在行走时与周围环境交互时的安全性。

公开(公告)号：CN110045732A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910242885.9

申请日：2019-03-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龚文勇 ,  吴小天 ,  范旭乾 ,  方良达 ,  柳宁

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种启发式路径规划方法，具体包括以下步骤：获取路径起点和终点；计算运行空间速度场，生成部分路径，计算已有路径的点的曲率值；基于容许启发函数，利用A*算法计算规划最优路径。本发明可控制机器人运行的速度，根据障碍物的大小生成更加符合人类行走的路径，保证机器人在行走时与周围环境交互时的安全性。