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[发明专利]机器人的行人跟随方法及装置、机器人及存储介质-CN202211179511.5在审
发明人：张宏;江欣恺;陈炜楠;何力 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请适用于移动机器人技术领域，提供了一种机器人的行人跟随方法，机器人安装有激光雷达，方法包括：通过激光雷达获取目标行人的点云；确定目标行人的点云的第一识别特征；通过激光雷达获取机器人周围的第一帧的环境的第一帧的点云；在第一帧的点云中，确定第一帧的环境中的行人对应的第一帧的行人点云；确定第一帧的行人点云对应的第一帧的检测特征；在第一帧的检测特征中，确定与第一识别特征相似或相同的第一帧的目标特征；确定与第一帧的目标特征对应的第一帧的目标点云；对第一帧的目标点云对应的第一帧的行人跟随。本申请能够提高机器人对行人跟随的可靠性。
机器人行人跟随方法装置存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211123106.1在审
发明人：张宏;陈炜楠;何力;汤智龙 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，上述方法包括：对目标图像帧执行第一图像处理，得到第一子图，其中，第一图像处理为按照目标图像帧所对应的图像采集时间进行实时处理；对目标图像帧执行第二图像处理，得到第二子图，其中，第二图像处理为按照随机顺序对目标图像帧中的全部图像帧进行的非实时图像处理；根据第一子图与第二子图的视觉重叠区域，生成目标融合子图，其中，目标融合子图包括视觉重叠区域，通过本实施例，有效的提高了子图进行全局对齐融合的过程中的成功率，进而提高了系统全局定位和建模的精确性。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视觉同步定位与地图构建VSLAM的关键帧选择方法-CN202211054947.1在审
发明人：张宏;陈炜楠;何力;汤智龙 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请适用于计算机应用技术领域，提供了一种视觉同步定位与地图构建的关键帧选择方法，包括：通过将待处理视频数据中任一帧图像确定当前待处理图像并确定当前待处理图像的对应的多帧相邻图像，接着分别对当前待处理图像以及每帧相邻图像进行特征提取从而获得其对应的第一与第二全局特征，之后根据第一全局特征与第二全局特征之间的相似度确定当前待处理图像的邻域图像集合，然后确定当前待处理图像对邻域图像的信息增益，进而在信息增益大于信息增益阈值时，将当前待处理图像确定为关键帧图像。由此，通过在关键帧选取时引入丰富的纹理信息，提升了关键帧在图像内容上的关联性，提升了VSLAM的精度。
视觉同步定位地图构建 vslam 关键选择方法

[发明专利]机器人任务规划方法、装置及终端设备-CN202211055001.7在审
发明人：张宏;唐潮;何力;陈炜楠 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请适用于机器人技术领域，提供了机器人任务规划方法、装置及终端设备，包括：根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态，接收用户发出的任务指令，上述任务指令包括上述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息，其中，上述目标物体存在上述当前场景，根据上述任务指令确定上述目标物体的最终状态，根据上述当前场景存在的物体的初始状态以及上述目标物体的最终状态，结合上述当前场景存在的物体之间的功能关系确定机器人的步骤执行序列，其中，当上述机器人的步骤执行序列被执行后，上述机器人需执行的任务将被执行。本申请可以提高机器人的自主任务规划能力。
机器人任务规划方法装置终端设备

[发明专利]一种导航方法、装置、机器人以及存储介质-CN202211060512.8在审
发明人：张宏;付长斐;陈炜楠;何力 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请适用于视觉导航的技术领域，提供了一种导航方法、装置、机器人以及存储介质，其方法应用于机器人，机器人安装有相机，其方法包括获取相机拍摄的第一图像；确定相机拍摄所述第一图像时的当前位姿；从预先存储的关键帧中确定与第一图像相匹配的参考帧，关键帧是机器人在规划路径上运动时相机拍摄的第二图像，第二图像的纹理丰富程度大于预设值；根据当前位姿以及相机拍摄参考帧时所对应的目标位姿，控制机器人运动，使相机移动至目标位姿。本申请有利于机器人的视野中始终存在丰富纹理，使机器人能够准确地在给定路径上自主巡航。
一种导航方法装置机器人以及存储介质

[发明专利]一种基于机器学习和SLAM的路径规划方法及系统-CN202310921547.4有效
发明人：陈洪佳;陈炜楠;管贻生;朱蕾;陈世浪 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习和SLAM的路径规划方法及系统，属于无人机技术领域，该方法包括：使用FlowNetS对采集的图像中的路径点进行光流估计；根据路径点的光流筛选出候选路径点；判断候选路径点是否满足决策指标，若满足则将候选路径点设为最终路径点，若不满足则重新生成候选路径点；根据最终路径点生成可行路径。本发明解决了视觉SLAM直接法预测光流所需关键帧数过多的问题，克服了参考帧候选点选取的准确性以提高图像的跟踪性能问题，提高了系统实时性能，避免了传统SLAM系统的边云协同中通讯要求高、计算负载大的问题。
一种基于机器学习 slam 路径规划方法系统

[发明专利]一种提高多变场景定位鲁棒性的降维表达方法-CN202010960762.1有效
发明人：朱蕾;陈炜楠;管贻生;何力;张宏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高多变场景定位鲁棒性的降维表达方法，包括：在自动驾驶汽车实际行驶的空间环境中，将自动驾驶汽车的运动模型设定为平面运动；利用图像分类神经网络，将自动驾驶汽车采集的当前路况图像作为输入，以图像的语义分析结果作为输出，对平面运动进行运动降维，得到降维后的平面运动形式表达；使用当前路况图像和上一帧路况图像作为图像对，利用图相对进行平面运动假设评估，得到平面运动假设检验结果；基于所述平面运动形式表达以及平面运动假设检验结果，确定进行姿态优化求解的形式，并建立代价函数求解自动驾驶汽车的姿态。本发明从后端优化的收敛表现入手，提高系统收敛能力，进而降低对神经网络错误预测结果的敏感程度。
一种提高多变场景定位鲁棒性表达方法

[发明专利]一种基于SLAM的位姿估计方法和系统-CN202211096655.4在审
发明人：管贻生;周瑞浩;何力;陈炜楠;张宏 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于SLAM的位姿估计方法和系统，该方法首先建立初始点云描述符数据库；之后获取移动机器人周围环境的三维激光点云数据；之后对三维激光点云数据进行点云分割和特征提取，获取描述符搜索键，该方法通过将搜索得到的点云描述符与正态分布点云描述符进行相似性匹配，并根据相似性匹配结果来不断优化基于SLAM生成的周围环境地图，有效改善了周围环境地图漂移现象，显著提高了移动机器人位姿估计抗噪性能；除此之外，通过建立点云描述符数据库，能够使得SLAM在极端环境下也能够正确识别场景并构建出精确的地图，从而更优地修正激光雷达里程计漂移带来的累计误差，建图精度也有所提高。
一种基于 slam 估计方法系统

[发明专利]一种多视角图像的物体最小外包络尺寸测算方法-CN202010128916.0有效
发明人：何力;朱蕾;陈炜楠;管贻生 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种多视角图像的物体最小外包络尺寸测算方法，包括：利用终端设备从两个不同的角度分别拍摄待测量物体的图像，计算所拍摄的图像中的像素点在世界坐标系中的空间坐标，从而得到图像的三维点云模型；将物体的点云从图像的三维点云模型中分离提取出来，完成物体的点云提取；对于物体的点云，利用有向包络盒生成物体表面的顶点，通过主成分分析获得特征向量，从而获取物体的最小外包络，得到物体的尺寸。本申请通过获取物体多视角图像，提取三维点云模型来估算尺寸的方法，更好地满足了物流行业对包裹信息获取的实际应用需求；该方法实现过程自动化，除了拍摄之外，无需人工手动操作，应用场景广泛，使用方便。
一种视角图像物体最小外包尺寸测算方法

[发明专利]一种提高特征点匹配精度的方法-CN201910485720.4有效
发明人：张宏;代壮;朱蕾;陈炜楠;何力;管贻生 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-05 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高特征点匹配精度的方法，包括下述步骤：(1)通过SIFT检测出图像中的特征点；(2)提取特征点64*64领域的图像块；(3)分别计算该图像块的训练卷积描述符和预训练卷积描述符；(4)将预训练描述符通过一个编码器进行降维；(5)采用典型相关分析融合卷积描述符和降维后的预训练描述符；本发明将光照和视角变化采用两种描述符分别表示，可以有效降低特征点匹配的难度；采用典型相关分析方法来融合两种类型，可以有效提取两类描述符之间的互补信息，提高融合后描述符对光照和视角变化的鲁棒性；描述符融合系统是一个可升级系统，以后随着不同类型的描述符被提出，都可以应用到本系统中。
一种提高特征匹配精度方法

[发明专利]一种点云特征描述和闭环检测系统和方法-CN202211072464.4在审
发明人：管贻生;周瑞浩;何力;张宏;陈炜楠 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种点云特征描述和闭环检测系统和方法，本发明加入合适可靠的局部特征统计模块，计算局部结构信息，来获得点云分布和增强的局部特征，最终生成一个更加有辨别力的全局描述符；提升点云描述符闭环检测的平移和旋转鲁棒性，使得检测结果不受激光雷达视点变化的影响，可在大角度旋转变换等极端情况下成功检测；并且能对描述符矩阵快速进行相似度评估，以提高匹配的准确率和实时性。
一种特征描述闭环检测系统方法

[发明专利]一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制的方法-CN201910057143.9有效
发明人：张宏;陈炜楠;朱蕾;何力;管贻生 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制的方法，只需要单目相机获取移动平台的当前图像，以及只需要对当前获取的单帧图像进行分析，便可得到当前视角下的合理运动控制规划。不需要通过多帧图像的多图像关联得到移动平台的定位信息，同时也不需要进行特征点数据匹配以及平面映射。另外，与已有的基于神经网络的视觉运控方案不同，本发明不需要进行路标识别以及特征点提取。再者，本发明利用深度神经网络具有语义分割的能力，对当前获取图像进行语义分割。并直接将该分割结果用以运动目标点规划，从单帧图像输入到运动控制目标点的规划，整个过程无需人为先验知识的输入。本发明具有成本低、运控简单快捷等优点。
一种利用深度卷积神经网络实现视觉运动控制方法

[发明专利]一种点云分类与语义分割方法-CN201910939344.1有效
发明人：朱蕾;陈炜楠;何力;管贻生;张宏 -专利权人：九天创新（广东）智能科技有限公司
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云分类与语义分割方法，包括：对采集的点云数据进行特征提取，对提取到的特征点的特征表达进行判别分类，将特征点分为高置信度与低置信度两类；对于高置信度特征点，取特征点的特征向量中最大值对应的类别作为特征点的类别；对于低置信度特征点，利用特征点之间的位置信息，建立特征点之间的相似度表达矩阵；将所述相似度表达矩阵作为低置信度特征点之间的关联，将低置信度特征点分类到与其关联度最大的高置信度特征点所在类别中；将划分为相同类别的特征点汇总合并，实现点云的语义分割。本发明利用代表单个点特征信息的特征向量构建全局特征相似度矩阵，利用点之间的欧式距离增加点之间的关联约束，从而提高点云分类的精度。
一种分类语义分割方法

[发明专利]一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法-CN201910056759.4有效
发明人：张宏;陈炜楠;朱蕾;何力;管贻生 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法，首先建立环境表达模型；然后对建立的环境表达模型进行完整度评估；最后利用完整度评估的结果，对环境建模的完成与否进行判断，当满足要求才停止探索，从而提高最终建立的环境模型数据的完整度。本发明通过具有丰富的环境数据量的模型，提高在该环境模型下的正确数据关联几率，进而提高单目视觉定位的可靠性。
一种通过环境模型完整评估提高目视定位可靠性方法

[发明专利]一种提高VSLAM系统精度的方法-CN201811590948.1有效
发明人：张宏;代壮;陈炜楠;何力;管贻生 -专利权人：九天创新（广东）智能科技有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高VSLAM系统精度的方法，在环境探索过程中采集关键帧图像时，区别于已有的静态选择方法，采用动态方式选择关键帧，通过对VSLAM运行过程中的图像信息关联强度进行查询，根据该强度调节关键帧插入条件的阈值，得以动态调整关键帧插入要求的严格程度；在当前视觉跟踪强度低于动态阈值时，插入新的关键帧，以维持视觉跟踪的数据关联强度，保证整体跟踪轨迹的精度。
一种提高 vslam 系统精度方法

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