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[发明专利]一种基于激光雷达和相机融合的海面目标检测方法及系统-CN202310875317.9在审
发明人： 单云霄;张琪 -专利权人：中山大学;中山大学深圳研究院;南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光雷达和相机融合的海面目标检测方法及系统，该方法包括：收集激光雷达和相机传感器数据，基于DBSCAN聚类进行点云目标检测，基于海天线提取算法和YOLOX目标检测网络进行图像目标检测，基于孪生目标跟踪器进行跟踪预测，最后融合点云目标检测结果、图像目标检测结果和跟踪预测结果，得到最终检测结果。该系统包括：点云数据获取模块、点云目标检测模块、图像数据获取模块、图像稳定模块、视觉目标检测模块、跟踪预测模块和目标融合模块。通过使用本发明，能够充分发挥激光雷达传感器和相机的优势，实现无人艇在复杂多变的海面环境下实现高鲁棒性的海面目标感知。本发明可广泛应用于无人艇自动驾驶领域。
一种基于激光雷达相机融合海面目标检测方法系统

[发明专利]一种面向预期功能安全的高效概率地图生成方法及系统-CN202310800680.4在审
发明人： 单云霄;李国文;刘沅昊 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种面向预期功能安全的高效概率地图生成方法及系统，所述方法包括将定位不确定性和全局栅格地图中每个栅格的栅格占据概率封装到算法容器中，以通过Thrust模板库和多线程并行计算得到局部栅格地图栅格占据概率，进而根据局部栅格地图栅格占据概率对初始化的局部栅格地图中的每个栅格进行赋值，得到最终的局部栅格地图。本发明在预期功能安全中充分考虑定位不确定性因素，并通过Thrust模板库和OpenMP并行加速技术实现计算加速，以实时生成考虑定位不确定性的概率栅格地图，不仅提高了GPU和CPU的利用率，而且能够高效处理设备之间的数据传输和交互处理，提高了数据吞吐率。
一种面向预期功能安全高效概率地图生成方法系统

[发明专利]一种基于高斯过程建模的可通行区域提取的方法及系统-CN202310800835.4在审
发明人： 单云霄;付垚 -专利权人：中山大学;中山大学深圳研究院;南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程建模的可通行区域提取的方法及系统，该方法包括：获取点云数据，然后将点云数据送入3d‑mininet进行语义分割，得到植路面点云和障碍物点云；对路面点云进行栅格下采样、中心化，接着对中心化后路面点云进行区域划分，并对每个路面点云区域进行地面高斯过程建模，得到路面模型外点；通过对障碍物点云和路面模型外点共同进行欧式聚类，得到可通行区域。该系统包括：点云数据获取模块、语义分割模块、栅格采样模块、中心化模块、模型构建模块和聚类模块。通过使用本发明，能够针对复杂、颠簸的野外行驶环境，准确的提取车辆可通行区域。本发明可广泛应用于无人车智能驾驶技术领域。
一种基于过程建模通行区域提取方法系统

[发明专利]一种基于孪生网络的船舶跟踪方法及系统-CN201911087711.6有效
发明人： 单云霄 -专利权人：珠海达伽马科技有限公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基孪生网络的船舶跟踪方法及系统，通过本发明所提供的方法，通过对陆地上表现较好的Siamese RPN跟踪模型进行改进，以适应其在海上跟踪场景的应用。我们的模型通过大量的数据训练可以挖掘到目标不同深度的特征，可在不同天气环境下对各种类型的船舶实现准确高效的跟踪。本模型在我们采集的海上跟踪数据中，跟踪平均准确率为58％，平均帧率达到了124.21 FPS。
一种基于孪生网络船舶跟踪方法系统

[发明专利]一种基于模糊自洽式聚类集成的高熵合金硬度预测方法-CN202310204380.X有效
发明人：李述;单云霄;李帅;崔禹欣;李福祥 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊自洽式聚类集成的高熵合金硬度预测方法，属于合金硬度预测技术领域。为解决现有方法无法有效避免类簇标签值的大小对对象间关系的影响，共识结果很难准确地映射出基聚类结果间的实际差异，且处理不确定性关系的能力较弱的问题。本发明方法将基聚类结果作为样本点特征，将基聚类结果采用缩放的哑变量的形式表示；采用模糊算子构建所有样本点的关系矩阵；基于关系矩阵计算各样本点的局部密度和相对距离，以识别聚类中心和分配非中心点，并构建再分配策略对共识聚类结果中的不确定性样本点进行修正。本发明消除了基聚类结果间划分差异的影响，从模糊算子的角度审视对象间的模糊关系，有效地提升对模糊关系的处理能力。
一种基于模糊洽式聚类集成合金硬度预测方法

[发明专利]一种基于泰森多边形的多机器人追逃避障的方法及系统-CN202310582396.4在审
发明人： 单云霄;白昊天;李国豪;曹诗磊;杜心龙;何子杰;邱炜 -专利权人：中山大学;南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于泰森多边形的多机器人追逃避障的方法及系统，该方法包括：初始化有限空间环境，得到选定有界区域，利用泰森多边形划分选定有界区域，分配追逃目标及追逃目标点，利用德洛内三角形对区域分割腐蚀，得到安全运动区域，基于追逃目标点和安全运动区域得到追逃避障方向控制指向点。该系统包括：初始化模块、泰森多边形模块、任务分配模块、安全区域划分模块、追捕方向点模块和逃跑方向点模块。通过使用本发明，能够避免了使用强化学习、估计预测等方法带来的一系列问题，以更低的算法复杂度实现多障碍物条件下机器人的避碰避障和追逃方向选择。本发明可广泛应用于机器人追捕避障技术领域。
一种基于多边形机器人逃避方法系统

[发明专利]一种基于激光雷达和PTZ摄像机的目标追踪方法-CN201910745638.0有效
发明人： 单云霄;张彧;陈龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于激光雷达和PTZ摄像机的目标追踪方法。包括人工标定PTZ摄像机在多个静态姿态下与激光雷达的不同转移矩阵，基于这些转移矩阵推导PTZ摄像机动态情况下姿态与转移矩阵的映射关系；在追踪中利用IMU和PTZ摄像机姿态查询获取PTZ摄像机的实时姿态，基于前述映射关系实时确定PTZ摄像机和激光雷达的转移矩阵；根据实时确定的转移矩阵将点云转换成稀疏深度图，与摄像机图像进行特征融合后使用KCF算法进行目标追踪；基于目标追踪的模块的反馈，实时调整PTZ摄像机的姿态，保持追踪目标始终在画面中。本方法采用PTZ摄像机进行目标追踪，克服了智能机器人所搭载传统摄像机观测方向与机器人运动方向高度耦合的缺陷，提升了目标追踪算法的鲁棒性和准确性。
一种基于激光雷达 ptz 摄像机目标追踪方法

[发明专利]一种三维空间中移动机器人定位系统及方法-CN201910744943.8有效
发明人：马艳阳;单云霄;陈龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种三维空间中移动机器人定位系统及方法。其中，事件信息处理模块从事件相机读取事件流，并将事件流中的光照强度变化事件按照一定的时间窗组成事件图像帧；深度图像采集模块从深度相机中读取深度图像，并对其进行去噪等处理，从而生成深度图像帧；处理后的图像帧传输到信息融合模块，信息融合模块根据两个相机的内参以及它们之间的外参，计算出事件图像帧中每一个事件的深度信息，从而得到带深度的事件图像帧；VO模块利用带深度的事件图像帧实现三维空间中的定位。本发明利用事件相机的特性，可以适应黑暗环境、高动态范围环境等极端环境，并且该系统中传感器体积小、功耗低、易于安装等优点，适合搭载到移动机器人或自动驾驶系统上。
一种三维空间移动机器人定位系统方法

[发明专利]基于椭圆鲁棒性控制的多机器人协同追捕方法及系统-CN202310136838.2在审
发明人： 单云霄;李国豪;张俊东;曹诗磊;杜心龙;何子杰;邱炜 -专利权人：中山大学;中山大学深圳研究院
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于椭圆鲁棒性控制的多机器人协同追捕方法及系统，该方法包括：定义追捕空间并设置对应的变量参数，构建追捕运动学方程；对追捕空间依次进行网格划分与检索处理，获取空间节点的最短路径；基于椭圆鲁棒性控制策略对追捕运动学方程进行优化更新并结合空间节点的最短路径，生成动态目标位置；追捕者根据动态目标位置对逃跑者进行协同追捕。该系统包括：构建模块、获取模块、生成模块和追捕模块。通过使用本发明，能够通过解决追捕死点的问题并达到追捕者之间避碰的效果从而实现提高机器人协同追捕的效率。本发明作为基于椭圆鲁棒性控制的多机器人协同追捕方法及系统，可广泛应用于追逐及围捕技术领域。
基于椭圆鲁棒性控制机器人协同追捕方法系统

[发明专利]一种基于三种共识策略的双粒度聚类集成算法的高熵合金硬度预测方法-CN202211397847.9有效
发明人：李述;单云霄;李帅;崔禹欣;李福祥 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三种共识策略的双粒度聚类集成算法的高熵合金硬度预测方法，涉及合金硬度预测技术领域，为解决现有技术中采用单一聚类方法不能同时适用于不同分布特征的数据集，即使在同一种数据分布下往往也不能达到稳定、统一的聚类效果的问题。本发明将高熵合金数据集X＝{x1，x2，...，xN}∈Rh利用聚类算法生成基聚类组合Π＝{π1，π2，...，πM}；将给定的共识函数嵌入到选择策略，去除基聚类集合中的噪声成员，并计算得到的基聚类组合的共识结果，采用可调DS证据理论共识策略将去除噪声成员后得到的共识结果进行融合，得到不同类簇的最终划分结果；将不同类簇各自建立回归模型进行硬度预测计算。本发明采用的聚类方法能够提取多个基聚类信息，实现更好性能的聚类结果。
一种基于共识策略粒度集成算法合金硬度预测方法

[发明专利]一种基于改进密度峰值聚类算法的高熵合金硬度预测方法-CN202210221449.5有效
发明人：李述;单云霄;李帅;崔禹欣;李福祥 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进密度峰值聚类算法的高熵合金硬度预测方法，属于合金硬度预测领域。为了解决高熵合金数据集数据结构差异较大，采用传统的回归模型直接对整个高熵合金数据集的硬度进行预测，不能较好的学习到高熵合金数据集的内部结构特征，导致预测能力较差的问题。本发明包括以下步骤：1、针对原始的密度峰值聚类算法进行改进得到改进密度峰值聚类算法，称为SKTDPC算法；步骤1‑1、基于K‑d树加速局部密度的计算；步骤1‑2、通过稀疏搜索策略加速相对距离的计算；步骤1‑3、聚类中心的自适应确定；步骤2、依据改进密度峰值聚类算法对高熵合金硬度进行预测；本发明改进密度峰值聚类算法进行了双重加速，降低了算法的复杂度。
一种基于改进密度峰值算法合金硬度预测方法

[发明专利]一种地图建立方法、装置、计算机设备及其存储介质-CN201910127464.1有效
发明人： 单云霄 -专利权人：广州市山丘智能科技有限公司
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明涉及地图建立领域，尤其涉及一种地图建立方法、装置、计算机设备及其存储介质，所述方法包括：按照预设的时间周期采样定位车的定位信息；在全局坐标系中根据定位信息获取目标采样点的第一全局坐标；获取目标采样点相对于上个采样点的相对里程；以上个采样点为起点，将相对里程投影至全局坐标系中，构建全局地图，并获取目标采样点的第二全局坐标，第二全局坐标为相对里程的终点在全局坐标系中的坐标；根据第一全局坐标和第二全局坐标调整相对里程，得到最终地图。本发明通过定位车准确测量分段地图的里程数据，并将其与激光建图进行融合，调节分段地图的拼接点，保证拼接点的准确性，从而建立精度高的地图。
一种地图建立方法装置计算机设备及其存储介质

[发明专利]一种基于卷积神经网络的道路裂缝自动检测方法-CN201910745317.0有效
发明人：林俊浩;单云霄;陈龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别与深度学习技术领域，更具体地，涉及一种基于卷积神经网络的道路裂缝自动检测方法。本发明基于轻量级的卷积神经网络，仅需对数据进行手动标注，根据检测衡量标准精确的和召回率来筛选并保持网络权重，在进行检测时，对图片进行(平方)压缩后，再切分成27*27大小进行检测，根据初步检测的结果对相应的裂缝区域进行多次旋转变换后再检测，更新检测结果，得到每一帧中裂缝的位置标出并响铃提示。本发明的模型是轻量级的，具有很高的召回率和精确度，可用于实时的裂缝检测，对于检测到的裂缝我们会记录其位置信息并标出，同时可以响铃警示工作人员，比以上提出的发明更具有实用性。
一种基于卷积神经网络道路裂缝自动检测方法

[发明专利]一种基于可视图引导的移动机器人规划方法-CN201910773994.3有效
发明人： 单云霄;邓毅悫;陈龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及机器人技术领域，更具体地，涉及一种基于可视图引导的移动机器人规划方法。利用可视图法建立规划引导区域限制快速随机扩展树(RRT)扩展，通过建立小车运动学模型，约束随机树生成形状，同时利用8邻域最近邻节点查找方法加速随机树生成，获得随机树后通过计算得到符合移动机器人运动规律的路径，最后对路径优化提高路径质量。在传统的速随机扩展树规划算法中，规划的路径无法满足轮式机器人的运动学约束，同时随着随机树的结构变大，随机树生成效率低。因此对无人车进行运动学建模，然后结合8邻域最近邻节点查找方法，短时间内获得符合无人车运动学模型的随机树，并通过路径优化得到起点到终点的最优路径。
一种基于视图引导移动机器人规划方法

[发明专利]一种基于占据栅格地图且结合imu的移动机器人定位方法-CN201910745712.9有效
发明人： 单云霄;高凌霄;陈龙 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明涉及机器人自主导航技术领域，更具体地，涉及一种基于占据栅格地图且结合imu的移动机器人定位方法。包括位姿推算、特征提取、数据融合以及icp匹配四个部分；本发明通过占据栅格地图去消除动态物的影响，以期能建立静态地图，同时利用imu进行姿态推算，并不是简单的使用imu推算的位恣变换矩阵，而是建立非线性最小二乘法，结合imu推算的位恣以及栅格地图得到最优位恣变换矩阵；是一个鲁棒性好的slam方法，能够在一定时间内获得精度高的定位。
一种基于占据栅格地图结合 imu 移动机器人定位方法

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