专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种提高托盘识别精度的方法及装置-CN202310110509.0有效
  • 周军;黄佳遥;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2023-02-14 - 2023-06-13 - G06V10/82
  • 本发明公开了一种提高托盘识别精度的方法,S1:通过叉车上的相机传感器获取托盘的点云数据和图片数据;S2:通过神经网络对图片数据进行处理,并输出对应托盘的候选框区域;S3:得到托盘候选框区域内的托盘目标,将其从像素坐标系下映射到点云坐标系下,并对S1中的点云数据进行滤波处理;S4:对托盘点云进行位姿计算并发布,还公开了装置。本发明的有益效果是:通过神经网络对图片数据进行处理以及托盘候选框区域内的托盘目标从像素坐标系下映射到点云坐标系下,对点云数据进行滤波处理,避免了因光照太强导致相机点云发生畸变,从而保证了托盘识别的精度和稳定性,提高了插取托盘的工作效率。
  • 一种提高托盘识别精度方法装置
  • [发明专利]一种混合滤波网络-CN201910716903.2有效
  • 杨涛;赖俊辰;徐锐敏;张希琳;龙羽 - 电子科技大学
  • 2019-08-05 - 2023-05-19 - H03H11/04
  • 本发明公开了一种混合滤波网络,包括四个谐振器和四个变容电路;所述四个谐振器呈环状分布;每相邻两个谐振器通过一个所述变容电路连接;所述四个谐振器中的最多两个目标谐振器外接输入信号,以使所述输入信号通过所述四个谐振器和所述四个变容电路之间的配合,从第一设定谐振器处输出第一信号,从第二设定谐振器处输出第二信号;其中,所述第一设定谐振器和所述第二设定谐振器为所述四个谐振器中除所述目标谐振器以外的任意两个谐振器;所述第一信号和所述第二信号的相位不同。由此,可以灵活、便捷的得到预设相位差的两个信号。
  • 一种混合滤波网络
  • [发明专利]一种正交滤波装置-CN201910716635.4有效
  • 杨涛;赖俊辰;徐锐敏;张希琳;龙羽 - 电子科技大学
  • 2019-08-05 - 2023-05-19 - H03H9/205
  • 本发明提供了一种正交滤波方法以及正交滤波装置,所述方法包括:输入信号至所述第一SIW谐振器;将所述第一SIW谐振器与第三SIW谐振器之间、所述第二SIW谐振器与第四SIW谐振器之间的变容电路的电容值调整为预设电容值,使所述第一SIW谐振器与第三SIW谐振器、所述第二SIW谐振器与第四SIW谐振器电容耦合;从所述第三SIW谐振器和第四SIW谐振器输出信号。在需要获取到正交的两个信号时,可以直接获取到正交的两个信号,以使滤波总过程方便、快捷,避免额外的信号滤波处理的成本。
  • 一种正交滤波装置
  • [发明专利]一种基于深度相机的托盘识别定位方法-CN202310023409.4在审
  • 周军;赵天裔;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2023-01-09 - 2023-03-07 - G06V10/24
  • 本发明公开了一种基于深度相机的托盘识别定位方法,涉及托盘识别定位技术领域,S1:深度相机感知环境,形成深度点云;S2:接收深度点云,得到托盘的关键信息;S3:点云进行边缘提取,轮廓点云与模板点云匹配,得分最高判定为托盘;S4:计算左右侧平行线的中点以及托盘上边缘线的法平面,得到第一帧先验位姿;S5:利用第一帧先验位姿,分割处理后续九帧数据,得到十帧结果进行平均处理,得到稳定托盘位姿;S6:结合机器人定位导航完成托盘插取。深度相机感知环境,形成深度点云,点云进行边缘提取,提取之后的轮廓点云与模板点云匹配,大大减少计算量,降低处理器运算负担,可以在嵌入式设备上实施。
  • 一种基于深度相机托盘识别定位方法
  • [外观设计]AGV车载平板电脑复合管理系统图形用户界面-CN202230375007.7有效
  • 黄超荣;季霞;刘洋;陈尊煌;周军;徐菱;龙羽;陈成 - 林德(中国)叉车有限公司;成都睿芯行科技有限公司
  • 2022-06-17 - 2023-01-10 - 14-02
  • 1.本外观设计产品的名称:AGV车载平板电脑复合管理系统图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于提供地图采集,地图配置,任务配置,任务管理等控制和操作界面。3.本外观设计产品的设计要点:在于平板电脑显示的图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:变化状态图5。5.其他视图无设计要点,省略其他视图。6.主视图为主要操作界面,点击主视图“区域1”可进入变化状态图1,点击主视图“组合任务”可进入变化状态图2,点击主视图右上“任务列表”进入变化状态图3;点击主视图右上“运行状态”进入变化状态图4;点击主视图右上“设置”进入变化状态图5,变化状态图5 登录后进入变化状态图6;点击变化状态图6 左侧的“车辆管理”进入变化状态图7;点击变化状态图6 左侧的“分级管理”进入变化状态图8;点击变化状态图6 左侧的“路径区域”进入变化状态图9;点击变化状态图6 左侧的“创建地图”进入变化状态图10;点击变化状态图6 左侧的“调度器管理”进入变化状态图11;点击变化状态图6 左侧的“传感器检测”进入变化状态图12;点击变化状态图6 左侧的“任务编辑”进入变化状态图13;点击变化状态图6 左侧的“任务管理”进入变化状态图14。
  • agv车载平板电脑复合管理系统图形用户界面
  • [发明专利]一种基于反光板与SLAM融合的定位方法-CN202211565497.2在审
  • 周军;谢杰;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2022-12-07 - 2023-01-06 - G01S17/06
  • 本发明公开了一种基于反光板与SLAM融合的定位方法,S1:进入反光板扫描区域,进行反光板匹配;不为反光板定位模式,切换成反光板定位模式,再进行反光板匹配;S2:求解机器人位姿;S3:发布位姿;S4:判断是否离开反光板扫描区域,若是,切换到SLAM定位模式,并发布机器人位姿,若否,重复步骤S2和S3。机器人进入反光板扫描区域,当切换为反光板定位模式,求取机器人的位姿并发布,当激光雷达扫描不到反光板或扫描到反光板个数小于一定数量,切换到SLAM定位模式,在SLAM定位模式下继续发布机器人的位姿,适用于高动态环境还降低成本。
  • 一种基于光板slam融合定位方法
  • [发明专利]一种移动机器人重复位置精度测试方法-CN202211331755.0在审
  • 周军;杨铭;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2022-10-28 - 2022-11-25 - G01B11/00
  • 本发明公开了一种移动机器人重复位置精度测试方法,S1:选取测试场地;S2:建立栅格地图;S3:制作测量标尺;S4:选取参考点,将测量标尺定在参考点;S5:移动机器人移动到测试点,将激光水平仪放在地面;S6:开启机器人定位,得到机器人的定位信息;S7:发布任务使移动机器人以任意路径返回上述测试点;S8:计算真实偏移,S9:重复步骤S7和步骤S8,得到多组真实偏移数据。建立栅格地图,测量标尺和激光水平仪得到两次的坐标,计算真实偏移,再提取数据中的最小值与最大值,最后得出重复位置精度范围为,其测量成本低、部署方便且可以满足中小型企业的生产精度检测。
  • 一种移动机器人重复位置精度测试方法
  • [发明专利]一种基于深度相机点云数据的工业料笼识别和定位方法-CN202211079835.1在审
  • 周军;杨卓;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2022-09-05 - 2022-10-21 - G06T7/70
  • 本发明公开了一种基于深度相机点云数据的工业料笼识别和定位方法,包括以下步骤:S1:深度相机获取场景点云数据;S2:获取的场景点云数据进行欧式距离分隔;S3:深度相机采集料笼的模板点云数据;S4:分隔后的点云数据与采集料笼的模板点云数据进行匹配,得到料笼点云;S5:对料笼点云二次分隔得到料笼正面点云;S6:料笼正面点云数据确定料笼中心位置和中心轴角度,得到料笼位姿。叉车移动至物料前,深度相机开始点云数据采集,利用点云数据识别料笼中心孔位置,用于插取料笼时对料笼进行导航定位,采用并行处理算法执行模板匹配算法,以提高计算效率,减少料笼点云的匹配时间。
  • 一种基于深度相机数据工业识别定位方法
  • [发明专利]一种基于多传感器融合的轻量级定位与建图方法-CN202211143294.4在审
  • 周军;黄佳遥;龙羽;徐菱 - 成都睿芯行科技有限公司
  • 2022-09-20 - 2022-10-21 - G01C21/00
  • 本发明公开了一种基于多传感器融合的轻量级定位与建图方法,S1:是否为定位模式,否,进入建图模式;S2:建图模式下,激光雷达传感器、里程计传感器和惯性传感器数据进行算法运行;S3:激光雷达传感器采集的激光数据转换到地图坐标系构建环境局部地图,S4:概率栅格构建环境地图;S5:激光数据、里程计数据和惯性单元数据进行位姿推测,与局部地图匹配;S6:位姿优化,得到激光在子图下最优位姿,S7:设定子图内激光数量,有后续激光数据时,新建子图,重复操作,从而得到环境地图。多传感器来构建环境地图,实时输出机器人位姿数据,对其进行优化,保证建图效果,多传感器融合可以使定位精度较高。
  • 一种基于传感器融合轻量级定位方法

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