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公开(公告)号：CN112528817B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011409502.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/246 , G06T7/262
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，其包括步骤：1)机器人在移动过程中采集动态背景的环境图像；2)将采集到的图像进行预处理；3)在机器人本体上完成图像中人体目标和特定行为的检测，并保存满足特定行为的人体目标的大小、位置信息和特征；4)运用目标跟踪算法并控制机器人云台朝向使得特定目标始终位于图像中心位置；5)控制机器人运动跟随跟踪对象。本发明基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，具有很强的自适应能力，在动态背景的场景下，对目标有较好的检测与跟踪效果，具有较高可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113203419B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110448691.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的室内巡检机器人校正定位方法。包括如下步骤：预设N个可发射射频信号的标签信号源位置；根据不同时刻接收到的信号标签数量计算机器人实际路径；计算机器人在t时刻的运动位置信息，并根据该位置信息计算t时刻的预测路径；利用神经网络建立里程误差模型并进行训练；将t时刻的预测路径输入到训练好的里程误差模型得到优化后的预测路径。本发明所使用的里程计校正方法，通过最大限度地减小里程计误差，进而最大限度地提高对室内机器人定位的精准度。
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公开(公告)号：CN112454359A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011294308.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应的机器人关节跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法：4)采用步骤3)所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能够同时解决：系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理和对非消失干扰进行补偿。且所得到的控制方案不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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公开(公告)号：CN112454359B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011294308.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应的机器人关节跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法：4)采用步骤3)所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能够同时解决：系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理和对非消失干扰进行补偿。且所得到的控制方案不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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公开(公告)号：CN113203419A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110448691.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的室内巡检机器人校正定位方法。包括如下步骤：预设N个可发射射频信号的标签信号源位置；根据不同时刻接收到的信号标签数量计算机器人实际路径；计算机器人在t时刻的运动位置信息，并根据该位置信息计算t时刻的预测路径；利用神经网络建立里程误差模型并进行训练；将t时刻的预测路径输入到训练好的里程误差模型得到优化后的预测路径。本发明所使用的里程计校正方法，通过最大限度地减小里程计误差，进而最大限度地提高对室内机器人定位的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112540368A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011363678.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能扫雪机器人的障碍物检测与识别方法，其包括：1)在扫雪机器人前端设置超声波传感器检测距离前方障碍物的距离信息，在扫雪机器人前部和后部设置雷达传感器检测是否有生物突然靠近；2)对各个超声波传感器和各个雷达传感器检测到的信号进行处理，计算扫雪机器人的前进距离；3)利用一定时间内超声波测距的变化比和扫雪机器人前进距离的变化的乘积、雷达传感器信号的变化及积雪程度描述量三个条件来共同判断作业道路积雪程度，检测障碍物的距离变化，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。本发明能在扫雪机器人自主作业中判断作业道路积雪程度，快速有效检测障碍物，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。
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公开(公告)号：CN112540368B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011363678.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能扫雪机器人的障碍物检测与识别方法，其包括：1)在扫雪机器人前端设置超声波传感器检测距离前方障碍物的距离信息，在扫雪机器人前部和后部设置雷达传感器检测是否有生物突然靠近；2)对各个超声波传感器和各个雷达传感器检测到的信号进行处理，计算扫雪机器人的前进距离；3)利用一定时间内超声波测距的变化比和扫雪机器人前进距离的变化的乘积、雷达传感器信号的变化及积雪程度描述量三个条件来共同判断作业道路积雪程度，检测障碍物的距离变化，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。本发明能在扫雪机器人自主作业中判断作业道路积雪程度，快速有效检测障碍物，并识别其为一般障碍物或生物障碍物。
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公开(公告)号：CN112213949B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011291749.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒自适应的机器人关节系统跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法分别为：4)采用所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能同时解决：关节系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理，对非消失干扰进行补偿等技术问题。同时，本发明基不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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公开(公告)号：CN112528817A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011409502.1
申请日：2020-12-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，其包括步骤：1)机器人在移动过程中采集动态背景的环境图像；2)将采集到的图像进行预处理；3)在机器人本体上完成图像中人体目标和特定行为的检测，并保存满足特定行为的人体目标的大小、位置信息和特征；4)运用目标跟踪算法并控制机器人云台朝向使得特定目标始终位于图像中心位置；5)控制机器人运动跟随跟踪对象。本发明基于神经网络的巡检机器人视觉检测及跟踪方法，具有很强的自适应能力，在动态背景的场景下，对目标有较好的检测与跟踪效果，具有较高可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112213949A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011291749.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒自适应的机器人关节系统跟踪控制方法，其包括步骤：1)建立机器人关节系统的模型，2)建立机器人关节系统在同时考虑驱动故障和执行器饱和情况下的状态空间表达和误差定义，3)设计机器人关节系统PID控制器和更新算法分别为：4)采用所设计的机器人关节系统PID控制器和更新算法控制机器人关节的运动轨迹。本发明能同时解决：关节系统中的驱动饱和和耦合效应，处理参数和非参数不确定性，系统运行时的执行故障处理，对非消失干扰进行补偿等技术问题。同时，本发明基不仅对外部干扰具有鲁棒性，对非参数不确定性具有自适应能力，而且对不可预测的驱动故障具有容错能力。
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