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[发明专利]基于激光点的最优碰撞点搜索方法、芯片及机器人-CN202210029259.3在审
发明人： 黄惠保;周和文;陈卓标;孙明;徐松舟 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开基于激光点的最优碰撞点搜索方法、芯片及机器人，该最优碰撞点搜索方法包括，在预配置地图内搜索出满足预设连通条件的栅格，再将该满足预设连通条件的栅格的坐标标记为最优碰撞点在预配置地图内的坐标，并确定满足预设连通条件的栅格对应的激光点所反映的物理位置是最优碰撞点。本发明能够在距离机器人机体最近的连续型障碍物中搜索出最优碰撞点，克服现有技术中采集的激光数据（包括激光点的坐标、探测角度及激光距离）存在噪声或地图不稳定的问题。
基于激光最优碰撞搜索方法芯片机器人

[发明专利]一种最优障碍物碰撞点搜索方法-CN202210029264.4在审
发明人： 黄惠保;周和文;陈卓标;孙明;徐松舟 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种最优障碍物碰撞点搜索方法，该最优障碍物碰撞点搜索方法包括在预配置地图内搜索出满足预设连通条件的栅格，再将该满足预设连通条件的栅格的坐标标记为最优障碍物碰撞点在预配置地图内的坐标，并确定满足预设连通条件的栅格对应的激光点所反映的物理位置是最优障碍物碰撞点；其中，满足预设连通条件的栅格是：在预配置地图内，最佳邻域连通像素数量大于预设像素数量阈值且激光距离最小的有效激光点对应的栅格。
一种最优障碍物碰撞搜索方法

[发明专利]基于预设探测距离范围内的最优碰撞点搜索方法-CN202210029260.6在审
发明人： 黄惠保;周和文;陈卓标;孙明;徐松舟 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开基于预设探测距离范围内的最优碰撞点搜索方法，该最优碰撞点搜索方法包括在预配置地图内搜索出满足第一预设连通条件的栅格，再将该满足第一预设连通条件的栅格的坐标标记为最优碰撞点在预配置地图内的坐标，并确定满足第一预设连通条件对应的激光点所反映的物理位置是最优碰撞点；其中，满足第一预设连通条件的栅格是：在预配置地图内，最佳邻域连通像素数量大于预设像素数量阈值、最佳邻域连通像素数量最大且激光距离最小的第一有效激光点对应的栅格；其中，第一有效激光点是激光距离处于预设探测距离范围内的激光点。
基于预设探测距离范围内最优碰撞搜索方法

[发明专利]目标检测模型训练方法、目标检测方法、芯片及机器人-CN202111634444.7在审
发明人：游思遐;黄惠保;周和文;陈锦杰;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、芯片及机器人，所述目标检测模型训练方法包括：步骤S1，基于训练图片中每个类的标签数量，计算每个类的标签占比；步骤S2，基于所述标签占比以及预先获取的平均精度均值，计算每个类的类权重；步骤S3，基于每张训练图片中每个类的标签数量，生成标签数量矩阵，然后根据所述标签数量矩阵以及所述类权重计算训练图片的图片权重；步骤S4，基于所述图片权重，对训练图片进行权重抽样以训练目标检测模型。所述目标检测模型训练方法提高了难样本的抽样权重，增大其被抽中训练的概率，使其能多次被训练，从而解决难样本较难训练的问题，使得目标检测模型的精度大大提升。
目标检测模型训练方法芯片机器人

[发明专利]一种用于训练yolo算法模型的方法、芯片及系统-CN202111578439.9在审
发明人：游思遐;黄惠保;周和文;陈锦杰;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开一种用于训练yolo算法模型的方法、芯片及系统，该方法具体包括如下步骤：步骤1：获取训练数据样本集，进入步骤2；步骤2：将训练数据样本集中的全部训练数据样本导入初始模型，根据yolo算法循环执行初始模型训练，直至初始模型的目标检测效果稳定时获取第一模型，进入步骤3；步骤3：根据训练数据样本集中的训练数据样本对第一模型进行冻结训练流程，对本步骤重复执行第一预设次数后获取第二模型，进入步骤4；步骤4：将训练数据样本集中的全部训练数据样本导入第二模型中，对第二模型执行一次冻结训练流程，获取最终模型。本发明通过对yolo算法模型进行冻结训练流程实现对模型的分结构训练，有效提高训练yolo算法模型的准确度。
一种用于训练 yolo 算法模型方法芯片系统

[发明专利]一种机器人建图限制方法、芯片及机器人-CN202111596964.3在审
发明人： 黄惠保;陈卓标;周和文 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人建图限制方法、芯片及机器人，该方法包括：机器人建图过程中，检测机器人当前所构建的地图的面积；当机器人当前所构建的地图的面积达到预设面积阈值时，按照预设限制规则在机器人当前所构建的地图上设立一组封闭的虚拟墙，限定机器人建图区域。当机器人当前所构建的地图的面积未达到预设面积阈值时，则机器人保持常规建图行为。本发明通过设立虚拟墙限定机器人所构建的地图大小，低成本实现对机器人建图大小的限定，解决了因机器人构建地图所占用内存过大而影响机器人其它功能的执行的问题。
一种机器人限制方法芯片

[发明专利]一种沿边小区域划分清扫方法及区域合并显示方法-CN202111597258.0在审
发明人： 黄惠保;肖刚军;周和文 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种沿边小区域划分清扫方法及区域合并显示方法，沿边小区域划分清扫方法通过控制机器人在当前框定的预限定清洁区域内沿边行走同时判断能否划分出房间清洁分区，若不能划分出房间清洁分区则判断能否划分出小区域清洁分区，若不能则控制机器人根据实际沿边区域执行规划式清扫，若划分出房间清洁分区或小区域清洁分区则控制机器人根据清洁分区执行规划式清扫，提高机器人划分清洁分区概率，减少机器人执行实际沿边区域清扫，有效改善机器人清扫效果。区域合并显示方法通过将具备合并条件的两个区域进行合并显示，使得地图显示效果更佳。
一种沿边小区域划分清扫方法区域合并显示

[发明专利]一种图像映射方法、图像相似度计算方法及芯片-CN202111450886.6在审
发明人：赵一帆;黄惠保;陈锦杰;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像映射方法、图像相似度计算方法及芯片,所述技术方案采用有向距离场简化图像映射计算过程，大大降低了图像相似度的计算复杂度；同时，在计算有向距离场时，采用了双遍历检测算法，使得有向距离场的计算速度达到了线性时间；总体而言，本发明对于提高计算图像相似度速度有积极意义，同时还保证了准确率。
一种图像映射方法相似计算方法芯片

[发明专利]一种基于建图文件的重定位测试方法、芯片和机器人-CN202111441973.5在审
发明人：陈锦杰;黄惠保;孙明;周和文;赵一帆;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于建图文件的重定位测试方法、芯片和机器人，所述方法包括：S1：获取建图文件，然后对建图文件的点云文件进行处理来获取处理后的点云数据和记录该点云数据对应的机器人位姿；S2：读取处理后的点云数据和该点云数据对应的机器人位姿，然后通过建图文件进行重定位测试计算；S3：基于重定位测试计算的匹配分数、建图文件的点云数据对应的机器人位姿和重定位方式来确定重定位测试计算的结果。本申请用建图记录的带时序的激光文件，去回溯做全地图的重定位测试，大大提高测试结果运用效率，减少人力成本。
一种基于图文定位测试方法芯片机器人

[发明专利]一种机器人重定位方法、芯片与机器人-CN202111450874.3在审
发明人：赵一帆;黄惠保;陈锦杰;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人重定位方法、芯片与机器人，本发明所述的技术方案用于根据即时构建的局部地图与相对应的全局地图的互相关性，来获取局部地图与全局地图之间的最佳旋转角度和最佳平移向量，组成最佳转换矩阵，再将一个局部地图通过对应的最佳转换矩阵转换到各个全局地图内，然后求取每一个旋转后的局部地图与对应的全局地图之间的地图相似度，通过地图相似度的大小对比获取机器人的重定位结果，克服机器人在重定位过程中容易丢失相关的特征信息而导致重定位不准确的问题以及传统方法计算地图相似度准确率和效率不高的问题，提高机器人利用局部地图的有限信息进行重定位的准确性和效率，避免叠图现象的发生。
一种机器人定位方法芯片

[发明专利]一种地图融合方法、芯片与机器人-CN202111453920.5在审
发明人：赵一帆;黄惠保;陈锦杰;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种地图融合方法、芯片与机器人，所述方法用于根据待融合地图与相对应的对比地图的互相关性，来获取待融合地图与对比地图之间的最佳旋转角度和最佳平移向量，组成最佳转换矩阵，再将一个待融合地图通过对应的最佳转换矩阵转换到各个对比地图上，然后求取每一个旋转后的待融合地图与对应的对比地图之间的地图相似度，根据地图相似度的大小将重复的地图进行融合，以去除冗余数据，提高机器人的运行效率，同时解决了传统方法计算地图相似度准确率和效率不高的问题。
一种地图融合方法芯片机器人

[发明专利]一种有向距离场计算方法及计算机可读存储介质-CN202111453928.1在审
发明人：赵一帆;黄惠保;陈锦杰;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种有向距离场计算方法及计算机可读存储介质，所述方法包括：步骤S1，对待处理图像中的像素值进行初始化；步骤S2，按照第一遍历方向对经过初始化的待处理图像中的像素进行第一次遍历，遍历过程中将当前像素值更新为满足第一条件的值，第一次遍历结束后进入步骤S3；步骤S3，按照第二遍历方向对经过第一次遍历的待处理图像中的像素进行第二次遍历，遍历过程中将当前像素值更新为满足第二条件的值，第二次遍历结束后得到待处理图像对应的有向距离场。本发明采用双遍历检测算法，只需遍历两次图像即可得到传统算法计算有向距离场的近似结果，双遍历检测算法的计算时间复杂度为O(n)，即达到了线性速度，大大提高了有向距离场的计算速度。
一种距离计算方法计算机可读存储介质

[发明专利]一种房间语义分割方法-CN202111419022.8在审
发明人：赵一帆;黄惠保;陈锦杰;游思遐;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种房间语义分割方法，该方法包括以下步骤：S1：获取房子的地形图，检测地形图上的门特征，基于检测到的门特征所对应的检测位置生成设定区域；S2：将设定区域进行分割来从设定区域中分割出门，然后对分割出来的门进行验证，来确定门的形状和位置；S3：以门的形状和位置为基础，对地形图进行语义分类，然后生成进行语义分类后的地形图。本申请通过深度学习的方式对栅格图像的房间语义信息进行识别和分割，提高机器人对场景语义的理解，针对不同房间使用不同的清扫策略或进行其他工作。
一种房间语义分割方法

[发明专利]一种激光定位置信度的评估方法、芯片和机器人-CN202111382650.3在审
发明人：孙明;陈卓标;周和文;徐松舟;黄惠保;熊坤 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明公开一种激光定位置信度的评估方法、芯片和机器人，S1：获取参与激光定位的激光点，随机选取一个激光点，以这个激光点在概率栅格地图上的位置为基础，划分栅格区域；S2：通过栅格区域的信息来计算该激光点在概率栅格地图上的概率值；S3：获取激光雷达获取的所有参与激光定位的激光点的检测距离，然后对激光点进行筛选来获取筛选后的激光点的数量值；S4：通过所有参与激光定位的激光点在概率栅格地图上的概率值和检测距离来获取概率加权平均值；S5：基于概率加权平均值、所有参与激光定位的激光点的数量值、筛选出的激光点数量值和设定参与激光定位的激光点的数量值来得到该次定位的置信度。
一种激光位置信度评估方法芯片机器人

[发明专利]一种机器人提升障碍物标注精度的方法-CN202111382649.0在审
发明人：孙明;陈卓标;周和文;徐松舟;黄惠保;熊坤 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开一种机器人提升障碍物标注精度的方法，S1：按照设定时刻进行两次定位，然后获取两次定位在栅格地图上的第一时刻和第二时刻的定位位姿；S2：以第一时刻和第二时刻的定位位置来分别划分出第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域，获取两次定位的置信度，通过置信度对第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域进行处理；S3：对第一时刻和第二时刻的定位位姿进行插值，然后根据第一时刻和第二时刻的定位位姿、插值和进行处理后的第一时刻覆盖区域和第二时刻覆盖区域来构建闭合图形；S4：根据闭合图形在栅格地图上所占据的栅格和闭合图形的面积来对障碍物的标注进行修改。
一种机器人提升障碍物标注精度方法