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[发明专利]基于深度图像的运动物体分割方法及系统-CN202010297075.6有效
发明人： 王贺升;刘怡伶 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度图像的运动物体分割方法及系统，包括:步骤M1：接收传感器数据获得初始深度图，对初始深度图进行预处理获得深度图像；步骤M2：接收连续两帧深度图像并分别利用卷积神经网络进行特征提取，得到连续两帧深度图各自的空间特征；步骤M3：接收连续两帧的空间特征，并利用循环神经网络进行特征提取，得到时序空间特征；步骤M4：接收时序空间特征，通过上采样分割出当前时刻深度图像里的运动物体，得到初始分割结果；本发明基于具有多种复杂场景的公开数据集KITTI训练，提高了对复杂场景和环境变化的适应能力，且训练得到的模型不受传感器平台型号参数等限制，提高了算法应用的便捷性。
基于深度图像运动物体分割方法系统

[发明专利]一种磁驱动的SERS机器人、其制备方法及癌细胞检测方法-CN202310398069.3在审
发明人：韩冰;李茹玉;范家豪;马卓晨;王贺升 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A61B10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种磁驱动的SERS机器人、其制备方法及癌细胞检测方法，该SERS机器人包括：SERS采样模块，以柔性材料PDMS为衬底，其表面通过飞秒激光加工还原前驱体金属溶液的方式生长有纳米片结构；磁驱动模块，为钕铁硼材料混合至PDMS溶液中共同固化形成的磁性旋转薄膜；所述SERS采样模块贴合设置在磁驱动模块中心形成磁驱动的SERS机器人。本发明结构简单有效，成本低，可通过磁场驱动在消化道内的主动运动和主动采样，同时又增强了SERS的优点，从而提高了胃癌检测准确率。
一种驱动 sers 机器人制备方法癌细胞检测

[发明专利]基于多模态无监督图像内容解耦的单目深度估计方法-CN202010126070.7有效
发明人： 王贺升;胡寒江;赵忠臣 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多模态无监督图像内容解耦的单目深度估计方法，包括：步骤1：选取现实RGB图像、虚拟RGB图像和对应的深度图构成训练集；步骤2：根据训练集构建多模态无监督图像迁移网络模型，并利用生成对抗网络对网络模型进行训练；步骤3：根据训练集构建深度估计网络模型并进行训练；步骤4：对现实RGB图像进行编码，并根据深度估计网络模型得到深度估计图。本发明不依赖大量的真实RGB图像对应的深度图，且具有对不同季节、光照环境鲁棒性强的特点。
基于多模态无监督图像内容深度估计方法

[发明专利]基于激光雷达的点云和相机图像数据融合的slam方法及系统-CN202010357986.3有效
发明人： 王贺升;赵小文 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于激光雷达的点云和相机图像数据融合的slam方法及系统，包括：提取关键帧，并对关键帧图像进行物体实例分割，得到图像中的物体实例；对关键帧的点云进行物体分割，得到点云空间中的物体对象；对图像中的物体实例和点云空间中的物体对象进行融合统一，得到物体集合；根据物体集合，对前后帧的物体进行匹配；根据前后帧的点云匹配的误差、图像的重投影误差以及特征点在前后帧中的物体类别误差，求解得到相机的位姿；根据相机的位姿将携带物体实例信息的图像注册到点云地图中，得到具有图像语义信息的点云地图。本发明提升了物体实例分割的鲁棒性，将语义约束增加到优化方程中，使得求解的位姿的精度更高。
基于激光雷达云和相机图像数据融合 slam 方法系统

[发明专利]单目三维人体位姿无监督学习方法、系统及介质-CN202110240172.6有效
发明人： 王贺升;王子良;曾泓豪;王光明;宋昊临 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本发明提供了一种单目三维人体位姿无监督学习方法、系统及介质，包括：步骤A：运用骨骼长度估计网络和骨骼方向估计网络输出骨骼向量，对每一个目标关节，给出一组由根关节到此关节的骨骼路径，沿路径将骨骼向量相加得到一组粗糙关节坐标；步骤B：通过注意力网络得到每条路径的注意力，对每组粗糙关节坐标加权得到最终关节坐标；步骤C：在单帧3D到2D的投影位置误差的基础上，添加基于投影一致的位移误差损失，训练骨长、方向估计网络和注意力网络。本发明提出基于投影一致的单目相机三维人体位姿无监督学习方法，提高了对关节预测的准确性，有利于实际利用。
三维人体位姿无监督学习方法系统介质

[发明专利]基于几何关系的光流无监督损失计算方法-CN202010093052.3有效
发明人： 王贺升;张弛;王光明 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于几何关系的光流无监督损失计算方法，包括：步骤A：进行光流不相交损失计算；步骤B：进行非遮挡区域光流不遮挡损失计算。本发明利用基于几何约束关系的光流无监督损失计算方法，解决了光流训练中缺乏标注数据集的问题，减少了人工标注数据的成本，能实现较高的准确性，有利于实际应用。
基于几何关系光流无监督损失计算方法

[发明专利]一种相机与惯性测量单元在线初始化与标定方法及系统-CN202010197372.3有效
发明人： 王贺升;沈玥伶 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种相机与惯性测量单元在线初始化与标定方法及系统，包括：步骤M1：纯视觉初始化，利用相机的观测量得到初始关键帧的位姿并构建初始地图；步骤M2：视觉与惯性联合标定与初始化，基于初始关键帧的位姿与初始地图完成惯性测量单元角速度零漂值的初始化与相机和惯性测量单元相对旋转角和平移量的标定；步骤M3：相机与惯性测量单元融合的同步定位与建图的过程中，对惯性测量单元角速度零漂值的初始化与相机和惯性测量单元相对旋转角和平移量的标定进行异常检测与更新。本发明不需要标定板等人工标定工具即可联合初始化过程完成对相机与惯性测量单元相对旋转角和相对平移量的标定，扩大了使用范围。
一种相机惯性测量单元在线初始化标定方法系统

[发明专利]指压按摩的安全保护装置-CN202210203590.2有效
发明人： 王贺升;黎凯;张大兵 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61H39/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种指压按摩的安全保护装置，涉及按摩器材技术领域，包括按压机构、保护机构以及支撑机构；所述支撑机构包括支撑件和支撑导轨，所述支撑导轨设置在所述支撑件的一侧，且所述支撑导轨与所述支撑件滑动配合；所述按压机构设置在所述支撑件远离所述支撑导轨的一侧，且所述按压机构与所述支撑件滑动配合；所述保护机构安装在所述支撑件上，所述保护机构包括销轴和电磁铁，所述销轴和所述电磁铁磁吸配合；所述按压机构与所述销轴插接配合。本发明通过电磁铁与销轴的配合使用，通过支撑件锁定轴与支撑导轨的配合使用，并预先设置按压力安全值，有助于按压机构迅速脱离与人体接触，从而有助于提高按摩过程的安全性。
指压按摩安全保护装置

[发明专利]基于端到端的相机与激光雷达标定方法、系统及介质-CN202110411702.9有效
发明人： 王贺升;任帅旗;郭延丰;王光明 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于端到端的相机与激光雷达标定方法、系统及介质，包括：步骤1：对相机RGB图像进行逐层特征提取；步骤2：对激光雷达点云数据进行逐层特征提取；步骤3：对提取的相机RGB图像特征和激光雷达点云数据特征进行融合；步骤4：基于融合后的特征进行逐层学习相应外参标定矩阵；步骤5：对每层的外参标定矩阵进行整合，得到最终的外参标定矩阵并进行标定。本发明提升了相机与激光雷达标定的精度，改善了传统卷积神经网络方法在由点云获得的深度特征提取上的误差问题，在特征融合方式上提出了新的融合方式，在自动驾驶等场景上有实际利用价值。
基于端到端相机激光雷达标定方法系统介质

[发明专利]基于外部记忆的机器人导航方法及系统-CN202210833085.6在审
发明人： 王贺升;王光展;张金鹏;王辰浩 -专利权人：上海交通大学;中国长峰机电技术研究设计院
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于外部记忆的机器人导航方法及系统，包括：里程计位姿估计模块输入相邻两帧RGB图像，处理后得到多尺寸特征图,进行互卷积操作，并经过更深网络层处理获得机器人位姿估计；将位姿作为输入，并写入外部记忆池，同时从记忆池中读取包含机器人运动轨迹信息的特征向量；利用特征向量输出运动策略，控制机器人运动；对里程计位姿估计网络进行预训练，构建一体化网络优化策略，对各模块进行监督学习和强化学习联合优化。本发明将外部内存资源与神经网络耦合，并将传统对环境特征的记忆改进为对历史位姿序列的记忆，避免了冗余环境特征带来的计算存储资源开销，增大了网络的记忆容量，扩展了神经网络的功能。
基于外部记忆机器人导航方法系统

[发明专利]基于对抗式深度强化学习的高鲁棒性机械臂操作方法及系统-CN202110449963.X有效
发明人： 王贺升;韩兴耀;吴文华;周韵朗;王光明 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于对抗式深度强化学习的高鲁棒性机械臂操作方法及系统，包括：工业相机对机械臂操作环境进行拍摄，获取机械臂操作环境的RGB图像信息和深度信息；传感器对工业相机的位姿进行感应，获取相机的位姿信息，得到相机的外参矩阵T；基于获取的环境的RGB图像信息和深度信息，根据相机的外参矩阵和内参矩阵计算得到环境点云；环境点云通过最远距离采样得到三维点云分域张量，将三维点云分域张量输入点云特征提取网络提取环境的点云特征；构建由物理引擎搭建的仿真物理环境，设定机械臂具体任务的对抗式深度强化学习模型；利用机械臂与环境交互获取的经验数据训练对抗式深度强化学习框架直至收敛，得到训练后的对抗式深度强化学习框架。
基于对抗深度强化学习高鲁棒性机械操作方法系统

[发明专利]基于三维点云和视觉融合的移动机器人定位方法和系统-CN202010152631.0有效
发明人： 王贺升;赵小文 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三维点云和视觉融合的移动机器人定位方法和系统，通过建立环境地图、点云与视觉特征融合、匹配地图并进行定位。其中，环境地图即建立环境的特征栅格地图，特征栅格地图中每个栅格存储从点云中提取的特征点和视觉图像的特征点组成的点集，并提取了高度值、强度值、法向量投影值；点云与视觉特征融合是将图像提取的特征点投影到点云空间，与点云特征组成联合特征点；匹配地图并进行定位是把联合特征点投影到二维栅格，并提取得到特征向量，将特征栅格与地图进行匹配，采用直方图滤波器，确定每个候选位姿的后验概率，基于各后验概率确定机器人在地图中的位置。
基于三维云和视觉融合移动机器人定位方法系统

[发明专利]基于强化学习的机器人一体化网络架构优化方法及系统-CN202210254462.0在审
发明人： 王贺升;刘启明;张金鹏 -专利权人：上海交通大学;中国长峰机电技术研究设计院
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于强化学习的机器人一体化网络架构优化方法及系统，首先基于多模传感器在一个由浅入深的分层式网络中进行不同程度的环境抽象特征提取；然后以上述分层式网络为主干，根据移动机器人的定位、规划、目标识别和博弈决策等方面的需求，在不同抽象层位置设计分支网络进行一体化网络实现；最后采用多目标联合的融合优化对前述一体化网络进行迭代优化，使得机器人输出合理移动和博弈策略。本发明提出的一种主干特征分层抽取、多任务分支式设计的一体化网络结构及其优化方法，解决了现有移动机器人各功能模块松耦合和分离研究的问题，提升了网络运行效率和数据利用率，减少了模块间冗余和耦合调试成本，有利于实际应用。
基于强化学习机器人一体化网络架构优化方法系统

[发明专利]基于光纤应变传感器与单目相机融合的体内SLAM方法、系统-CN202111575033.5在审
发明人： 王贺升;单纪伟;李乐天 -专利权人：上海交通大学深圳研究院;上海交通大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于光纤应变传感器与单目相机融合的体内SLAM方法和系统，包括：视觉光纤时空对齐步骤；数据预处理步骤；系统初始化步骤；软组织运动形变剔除步骤；位姿计算与优化步骤。本发明还提供相应的计算机存储介质与手术机器人。本发明能适应动态、光照不足以及存在大量无纹理区域的体内环境，在使用相机图像进行位姿估计失败或者图像特征点不足时，能够使用光纤数据进行末端位姿估计，避免重定位环节。此外，光纤数据能够提供图像帧间的位姿约束，得到更加精确的位姿和地图点坐标，完成体内环境下对连续体机器人进行精确的末端定位和体内环境建图的任务。
基于光纤应变传感器相机融合体内 slam 方法系统

[发明专利]适用于机器人的局部轨迹调整与人机共享控制方法和系统-CN202111575047.7在审
发明人： 王贺升;韩莉钧 -专利权人：上海交通大学深圳研究院;上海交通大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种适用于机器人的局部轨迹调整与人机共享控制方法和系统，以提升手术机器人的自主性，将人与机器人的关系从主从式转变为协同式。当人的指令与机器人参考轨迹相差较大时，机器人会结合人的虚拟交互力对自身参考轨迹进行局部主动调整；当人与机器人意图相差较小时，将综合考虑人机双方指令，并基于系统安全性评估指标动态调节人机混合成本函数，计算最优控制量，实现人机共享控制。本发明还提供相应的计算机程序存储介质与机器人。
适用于机器人局部轨迹调整人机共享控制方法系统

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