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公开(公告)号：CN118351514A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410776187.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/80
Abstract: 公开了一种道路清扫车可行驶边界检测方法及系统，该方法包括：S1，获取扫描点云数据，对所述扫描点云数据进行排序筛选，得到边界高度候选点；S2，获取预制地图，基于预制地图的道路边界点集筛选所述扫描点云数据得到可疑点集，进行排序筛选，得到边界强度候选点；S3，合并所述边界高度候选点和边界强度候选点得到可行驶边界候选点；S4，对所述可行驶边界候选点进行筛选，根据所述可行驶边界候选点的时间戳进行拼接并进行动态间隔稀疏化，得到边界特征点集；S5，将所述预制地图的道路边界点集进行投影采样得到预制地图边界点集，根据所述边界特征点集中边界特征点的距离阈值融合所述预制地图边界点集，得到可行驶边界点集。
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公开(公告)号：CN119693895A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411519174.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明给出了一种高效的道路垃圾识别方法和装置，包括获取包含垃圾图像的数据集，标注图像中的垃圾区域及其类别信息；对语义分割模型进行训练，语义分割模型以MobileNet‑MH的主干网络作为特征提取模块，将输出接入结合不同尺度的上下文信息，提取不同尺度下的注意力，以多尺度相加的方式融合特征的特征融合模块；对训练后的语义分割模型进行模型量化和剪枝；将实际图像输入优化后的语义分割模型，获取实际垃圾图像，并进行后处理。针对小目标分割任务，将Turkey损失中的IoU度量替换为归一化高斯Wasserstein距离，重新构建新的Turkey损失训练语义分割模型；针对整体垃圾分割任务，通过IoU损失进行损失度量。有效提升垃圾分割任务的精度和小目标分割的性能。
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公开(公告)号：CN119593336A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411483648.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能环卫车辆，包括车身，所述车身底部前方设置有清扫机构，所述清扫机构包括两个左右对称设置的扫盘，所述车身底部设置有吸嘴总成，所述吸嘴总成设置在所述扫盘后侧，所述车身顶部前方设置有摄像头和激光雷达，所述车身内设置有车端控制器，所述摄像头和激光雷达分别与所述车端控制器通信连接，本发明设置有清扫机构、吸嘴总成和自动贴边驾驶系统，清扫机构的适应性调整和智能控制优化了不同路面条件下的清扫效果，吸嘴总成的智能识别和自动调节功能提高了垃圾处理效率，自动贴边驾驶技术确保了清扫的精准度，减轻了驾驶员的工作强度，并显著提升了作业安全性。
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公开(公告)号：CN118625666A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410715725.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种横向零稳态误差控制方法，通过计算前轮偏转角校准补偿值和姿态校准补偿值进行前轮偏转角校准和姿态误差校准；构建误差模型和控制代价函数，确定最优控制律及反馈矩阵K；车辆在行驶前进行前轮偏转角校准和姿态误差校准后，并在行驶过程中获取实时状态量，通过实时状态量和反馈矩阵K获得前轮偏转角指令，车辆在行驶过程中根据所述前轮偏转角指令进行调整，实现行驶过程中的精确控制，提高安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118363006A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410781990.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
IPC: G01S7/48 , E01H1/00 , G01S17/931 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01B11/03 , G01S7/497 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/72
Abstract: 本发明公开了无人清扫车回仓位垃圾箱检测与激光脏污识别方法及系统，其中方法包括：S1：获取数据；S2：通过车辆底盘状态数据判别车辆状态；S3：根据获取的数据计算得到ROI点云数据，将其分类为回仓位内点云数据与非回仓位的可行驶区域点云数据；S4：利用单线激光判别位于回仓位内的障碍物是否为专用垃圾箱与单线激光雷达是否存在脏污情况；利用聚类算法判断距离无人清扫车距离最近的障碍物；S5：对专用垃圾箱与障碍物进行包围盒构建，得到专用垃圾箱与障碍物的长宽属性信息。本发明能够自动识别无人清扫车回仓位的专用垃圾箱，同时具备单线激光传感器表面脏污检测能力，有助于无人清扫车的自动化作业，提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117998029B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410401060.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
Inventor： 贾志文
Abstract: 本发明给出了一种车载相机的权重授时方法，获取当前场景下分别用于表示当前场景下实际检测目标在图像中的行数占比和列数占比的图像横向权重比例和纵向权重比例；结合实际图像的图像高、输出图像每行之间的输出时间差值和图像纵向权重比例获取实际图像的行输出时间差值总和，结合实际图像的图像宽、当前帧曝光时间和图像横向权重比例获取实际图像的帧曝光时间，利用初始时间、相机开启曝光延迟时间、行输出时间差值总和与实际图像的帧曝光时间获取实际图像的实际曝光时间点，基于实际曝光时间点进行传感器的授时；通过权重进行授时，可减少授时误差，提升授时精度；图像权重随场景更改，可适应各种场景检测，有效解决多传感器时间同步精度问题。
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公开(公告)号：CN117998029A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410401060.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
Inventor： 贾志文
Abstract: 本发明给出了一种车载相机的权重授时方法，获取当前场景下分别用于表示当前场景下实际检测目标在图像中的行数占比和列数占比的图像横向权重比例和纵向权重比例；结合实际图像的图像高、输出图像每行之间的输出时间差值和图像纵向权重比例获取实际图像的行输出时间差值总和，结合实际图像的图像宽、当前帧曝光时间和图像横向权重比例获取实际图像的帧曝光时间，利用初始时间、相机开启曝光延迟时间、行输出时间差值总和与实际图像的帧曝光时间获取实际图像的实际曝光时间点，基于实际曝光时间点进行传感器的授时；通过权重进行授时，可减少授时误差，提升授时精度；图像权重随场景更改，可适应各种场景检测，有效解决多传感器时间同步精度问题。
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公开(公告)号：CN117601676A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311826439.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车充电技术领域，公开了一种移动储能式充电机器人，包括机壳体，所述机壳体内设有：人机交互系统、储能电池系统、机器人功能系统、充电桩系统；机器人功能系统分别与人机交互系统、储能电池系统和充电桩系统电性连接在一起；用户通过向人机交互系统下达指令后机器人功能系统能够控制储能电池系统和充电桩系统进行相应的工作；其中，储能电池系统包括车载充电机、储能电池、储能电池管理系统和EVCC模块，EVCC模块分别与人机交互系统、车载充电机、储能电池和储能电池管理模块电性连接在一起，EVCC模块用于对储能电池管理模块下达指令来控制储能电池的供电状态；本发明具有降低生产和出口成本、放电形式多样、满足用户需求的优点。
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公开(公告)号：CN118758324B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411237385.3
申请日：2024-09-05
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
Abstract: 公开了一种自动驾驶清扫机器人采集制作高精地图的方法及系统，该方法包括：S1、通过控制器对激光雷达传感器、相机进行与全球卫星时间系统的实时同步，并采集相机数据、激光雷达点云数据；S2、对所述激光雷达点云数据和所述相机数据进行语义信息提取，获得动态点信息和道路语义信息；S3、对所述激光雷达点云数据进行运动补偿和全局位姿优化，将所述激光雷达点云数据转换为全局坐标系下的点云集合；S4、基于所述动态点信息滤除所述点云集合中的动态点，基于所述道路语义信息提取所述点云集合的统计特征，基于所述统计特征构建高精地图。
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公开(公告)号：CN118363006B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410781990.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 福龙马城服机器人科技有限公司
IPC: G01S7/48 , E01H1/00 , G01S17/931 , G01C21/00 , G01C21/20 , G01B11/03 , G01S7/497 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/72
Abstract: 本发明公开了无人清扫车回仓位垃圾箱检测与激光脏污识别方法及系统，其中方法包括：S1：获取数据；S2：通过车辆底盘状态数据判别车辆状态；S3：根据获取的数据计算得到ROI点云数据，将其分类为回仓位内点云数据与非回仓位的可行驶区域点云数据；S4：利用单线激光判别位于回仓位内的障碍物是否为专用垃圾箱与单线激光雷达是否存在脏污情况；利用聚类算法判断距离无人清扫车距离最近的障碍物；S5：对专用垃圾箱与障碍物进行包围盒构建，得到专用垃圾箱与障碍物的长宽属性信息。本发明能够自动识别无人清扫车回仓位的专用垃圾箱，同时具备单线激光传感器表面脏污检测能力，有助于无人清扫车的自动化作业，提高工作效率。
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