WO2020248935A1 - 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法 - Google Patents

一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020248935A1
WO2020248935A1 PCT/CN2020/094902 CN2020094902W WO2020248935A1 WO 2020248935 A1 WO2020248935 A1 WO 2020248935A1 CN 2020094902 W CN2020094902 W CN 2020094902W WO 2020248935 A1 WO2020248935 A1 WO 2020248935A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
path
locked
screw
locking
route
Prior art date
Application number
PCT/CN2020/094902
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
梁淑芬
谢惠敏
杨芳臣
黄辉
邹观华
黄树锋
李柏盛
梁沛然
吴泽明
朱麟涛
李晓明
梁立典
陈琛
Original Assignee
五邑大学
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 五邑大学 filed Critical 五邑大学
Publication of WO2020248935A1 publication Critical patent/WO2020248935A1/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23P—METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; COMBINED OPERATIONS; UNIVERSAL MACHINE TOOLS
    • B23P19/00—Machines for simply fitting together or separating metal parts or objects, or metal and non-metal parts, whether or not involving some deformation; Tools or devices therefor so far as not provided for in other classes
    • B23P19/04—Machines for simply fitting together or separating metal parts or objects, or metal and non-metal parts, whether or not involving some deformation; Tools or devices therefor so far as not provided for in other classes for assembling or disassembling parts
    • B23P19/06—Screw or nut setting or loosening machines
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection

Definitions

  • the invention relates to the field of screw machines, in particular to a screw locking path planning method using ant colony algorithm.
  • the process of screwing the screw with the screw machine will include multiple screw holes.
  • the manually set locking path is not necessarily the shortest path.
  • the automatic screw machine repeatedly repeats the manually set non-shortest locking path will waste a lot of time and reduce the automatic screw machine Processing efficiency. Therefore, how to obtain the shortest path of screw locking is a technical problem that needs to be solved urgently.
  • the present invention aims to solve one of the above-mentioned technical problems in the related art at least to a certain extent. To this end, the present invention proposes a method for screw-locking path planning using ant colony algorithm.
  • a method for planning screw locking paths using ant colony algorithm including the following steps: obtaining the designated positions of the screw holes to be locked; using the distance between the screw holes to be locked as a pheromone; obtaining all the initial path sets for locking; Judge whether the conditions for ending the iteration are met. The judgment condition is whether all the locked paths have passed through all the designated locations; if the conditions for ending the iteration are not met, the supplementary paths of each locked path are obtained to form the entire locked path The path until the condition for ending iteration is satisfied; the set of the entire path of all locked paths is regarded as the final path set; the shortest path is obtained from the final path set.
  • the pheromone is the shortest distance between two holes obtained by calculating and comparing the distance between each hole point.
  • the obtaining the supplementary path of each sampling vehicle to form the entire path of each sampling vehicle includes the following steps: for each locked path, obtaining the location set of the supplementary path, and The position in the path position set is connected to a certain position and does not belong to the position in the initial path set; make each locked path continue to be locked and update the pheromone; judge whether each locked path has reached the The last position of the position set of the supplementary path, and the last position is the last designated position; if it is, the sub-path from the last position reached to the end position of each lock path is obtained, thereby forming the lock path The entire path.
  • it also includes adding only the minimum value of the path traversed by each locked path to the final path set.
  • the step of obtaining the designated position of the screw hole to be locked is: to use a camera to collect image information of the product in real time; to extract feature points from the collected image, combine to obtain environmental features, and form corresponding features Coordinate map of screw holes; through feature matching, the two-dimensional coordinates corresponding to the image are calculated and used as natural road signs.
  • One or more technical solutions of the present invention have at least the following beneficial effects:
  • One of the technical solutions of the present invention optimizes the processing path of an automatic screw machine by using an ant colony algorithm to optimize the product processing path. By calculation and comparison, the optimal path for screw locking can be planned.
  • the algorithm can ensure that the optimal solution is obtained for the path problem, reduce the transmission time, and greatly improve production efficiency.
  • Figure 1 is a schematic flowchart of an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of step 500 in an embodiment of the present invention.
  • a method for planning a screw-locking path using ant colony algorithm includes the following steps:
  • the distance between the screw holes to be locked is taken as the pheromone.
  • the pheromone of the ant colony algorithm is mainly the distance between the screw holes to be locked obtained by measurement;
  • the optimization of the automatic screw machining path in the present invention is to use the ant colony algorithm to optimize the product processing path. By calculating and comparing the azimuth distance of each screw hole, the optimal path for screw locking can be planned. The algorithm can ensure the path problem Obtain the optimal solution, reduce transmission time and greatly improve production efficiency.
  • the pheromone in the 200 is the shortest distance between the two holes obtained by calculating and comparing the distance between the screw holes to be locked, which is easy to obtain and accurate in data;
  • acquiring the supplementary path of each locking path in 500 to form the entire path of each locking path includes the following steps:
  • it also includes adding only the minimum value of the path traversed by each locked path to the final path set, and directly selecting the optimal route (that is, the shortest route) from each of the above supplementary paths to add to the final path set, which improves the The efficiency of the optimal path.
  • step of obtaining the designated position 100 of the screw hole to be locked is:
  • the above steps coordinate the positions of the screw holes to be locked, so that the length of all paths can be easily checked, and the efficiency of selecting the optimal solution in step 700 is improved.

Abstract

一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，包括步骤：获取待锁付螺孔的指定位置（100）；将待锁付螺孔间的距离作为信息素（200）；获得所有锁付的初始路径集合（300）；判断是否满足结束迭代的条件，判断条件为所有锁付路径是否走过所有的指定地点（400）；若不满足结束迭代的条件，则获取每条锁付路径的补充路径，形成每条锁付路径的整个路径，直到满足结束迭代的条件（500）；将所有锁付路径的整个路径的集合作为最终路径集合（600）；从最终路径集合中获得最短路径（700）。通过对各螺丝孔方位距离的计算和对比，可以规划出螺丝锁付最优路径的蚁群算法能确保路径问题获得最优解，减少传送消耗的时间，极大地提高了生产效率。

Description

一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法 技术领域
本发明涉及螺丝机领域，特别是一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法。
背景技术
螺丝机锁付螺丝的过程中会包括多个锁付螺孔，在实际操作中，螺丝机进行螺丝锁付时，需要从机械臂所处位置出发，按照人工设定的锁付路径进行螺丝锁付。但自动锁螺丝机的核心追求是速度，人工设定的锁付路径并不一定是最短路径，自动螺丝机多次重复人工设定的非最短锁付路径会浪费大量时间，降低自动螺丝机的加工效率。因此，如何获得螺丝锁付的最短路径是亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的上述技术问题之一。为此，本发明提出一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，包括如下步骤：获取待锁付螺孔的指定位置；将待锁付螺孔间的距离作为信息素；获得所有锁付的初始路径集合；判断是否满足结束迭代的条件，判断条件为所有锁付路径是否走过所有的指定地点；若不满足结束迭代的条件，则获取每条锁付路径的补充路径，形成每条锁付路径的整个路径，直到满足结束迭代的条件；将所有锁付路径的整个路径的集合作为最 终路径集合；从最终路径集合中获得最短路径。
作为上述技术方案的改进，所述信息素是通过对各孔点彼此之间的距离进行计算和对比，得出的各两孔之间的最短距离。
作为上述技术方案的进一步改进，所述获取每个采样车的补充路径，形成每个采样车的整个路径，包括如下步骤：对于每条锁付路径，获得其补充路径的位置集合，所述补充路径的位置集合中的位置与某一位置相连且不属于所述初始路径集合中的位置；使每条锁付路径继续锁付，并更新信息素；判断每条锁付路径是否已经到达所述补充路径的位置集合的最后一个位置，所述最后一个位置为最后一个指定位置；若是，则获得每条锁付路径到达的最后一个位置到结束位置之间的子路径，从而形成该锁付路径的整个路径。
进一步，还包括仅将每条锁付路径走过的路径的最小值加入所述最终路径集合。
进一步，所述获取待锁付螺孔的指定位置的步骤为：为利用摄像头实时采集产品的图像信息；从采集到的图像中提取出特征点，结合获取环境特征，并将这些特征组建出对应的螺丝孔坐标地图；通过特征匹配，计算出图像对应的二维坐标，并以此作为自然路标。
本发明中一个或多个技术方案至少具有以下有益效果：本发明的其中一个技术方案对自动螺丝机加工路径的优化为采用蚁群算法对产品加工路径进行优化，通过对各螺丝孔方位距离的计算和对比，可以规划出螺丝锁付最优路径该算法能确保路径问题获得最优解，减少传送消耗的时间，极大地提高了生产效率。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明实施例的流程示意图；
图2是本发明实施例中步骤500的流程示意图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
参照图1，本发明的一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，包括如下步骤：
100：获取待锁付螺孔的指定位置，其中，指定位置为螺丝锁付过程中的所有待锁付螺孔；
200：将待锁付螺孔间的距离作为信息素，本申请中，蚁群算法的信息素主要是通过测量得到的待锁付螺孔间的距离；
300：获得所有锁付的初始路径集合，本集合指的是通过摄像头拍摄到的所有可能的锁付路径；
400：判断是否满足结束迭代的条件，判断条件为所有锁付路径是否走过所有的指定地点，若满足，执行600，若不满足，执行500；
500：若不满足结束迭代的条件，则获取每条锁付路径的补充路径，形成每条锁付路径的整个路径，直到满足结束迭代的条件；500完成后，执行600；
600：将所有锁付路径的整个路径的集合作为最终路径集合；
700：从最终路径集合中获得最短路径。
本发明中对自动螺丝机加工路径的优化为采用蚁群算法对产品加工路径进行优化，通过对各螺丝孔方位距离的计算和对比，可以规划出螺丝锁付最优路径该算法能确保路径问题获得最优解，减少传送消耗的时间，极大地提高了生产效率。
优选地，所述200中信息素是通过对各待锁付螺孔彼此之间的距离进行计算和对比，得出的各两孔之间的最短距离，获取简单，数 据准确；
作为上述技术方案的进一步改进，参照图2，所述500中的获取每条锁付路径的补充路径，形成每条锁付路径的整个路径，包括如下步骤：
510：对于每条锁付路径，获得其补充路径的位置集合，所述补充路径的位置集合中的位置与某一位置相连且不属于所述初始路径集合中的位置；
520：使每条锁付路径继续锁付，并更新信息素；
530：判断每条锁付路径是否已经到达所述补充路径的位置集合的最后一个位置，所述最后一个位置为最后一个指定位置；
540：若是，则获得每条锁付路径到达的最后一个位置到结束位置之间的子路径，从而形成该锁付路径的整个路径。
上述步骤保证了所有锁付路径的收集，为下一步找出最短路径提供了有力的支持。
进一步，还包括仅将每条锁付路径走过的路径的最小值加入所述最终路径集合，在上述每条补充路径中直接选取最优路线(既最短路线)加入最终路径集合，提高了获得最优路径的效率。
进一步，所述获取待锁付螺孔的指定位置100的步骤为：
110：为利用摄像头实时采集产品的图像信息；
120：从采集到的图像中提取出特征点，结合获取环境特征，并将这些特征组建出对应的螺丝孔坐标地图；
130：通过特征匹配，计算出图像对应的二维坐标，并以此作为 自然路标。
上述步骤将待锁付螺孔的位置坐标化，是所有路径的长度轻易可查，提高了步骤700的最优解选取的效率。
以上具体结构和尺寸数据是对本发明的较佳实施例进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (5)

  1. 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
    获取待锁付螺孔的指定位置；
    将待锁付螺孔间的距离作为信息素；
    获得所有锁付的初始路径集合；
    判断是否满足结束迭代的条件，判断条件为所有锁付路径是否走过所有的指定地点；
    若不满足结束迭代的条件，则获取每条锁付路径的补充路径，形成每条锁付路径的整个路径，直到满足结束迭代的条件；
    将所有锁付路径的整个路径的集合作为最终路径集合；
    从最终路径集合中获得最短路径。
  2. 根据权利要求1所述的采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，其特征在于：所述信息素是通过对各孔点彼此之间的距离进行计算和对比，得出的各两孔之间的最短距离。
  3. 根据权利要求1所述的采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，其特征在于，所述获取每个采样车的补充路径，形成每个采样车的整个路径，包括如下步骤：
    对于每条锁付路径，获得其补充路径的位置集合，所述补充路径的位置集合中的位置与某一位置相连且不属于所述初始路径集合中的位置；
    使每条锁付路径继续锁付，并更新信息素；
    判断每条锁付路径是否已经到达所述补充路径的位置集合的最后一个位置，所述最后一个位置为最后一个指定位置；
    若是，则获得每条锁付路径到达的最后一个位置到结束位置之间的子路径，从而形成该锁付路径的整个路径。
  4. 根据权利要求3所述的采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，其特征在于：还包括仅将每条锁付路径走过的路径的最小值加入所述最终路径集合。
  5. 根据权利要求1所述的采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法，其特征在于，所述获取待锁付螺孔的指定位置的步骤为：
    为利用摄像头实时采集产品的图像信息；
    从采集到的图像中提取出特征点，结合获取环境特征，并将这些特征组建出对应的螺丝孔坐标地图；
    通过特征匹配，计算出图像对应的二维坐标，并以此作为自然路标。
PCT/CN2020/094902 2019-06-11 2020-06-08 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法 WO2020248935A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910504120.8 2019-06-11
CN201910504120.8A CN110243371A (zh) 2019-06-11 2019-06-11 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020248935A1 true WO2020248935A1 (zh) 2020-12-17

Family

ID=67886631

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2020/094902 WO2020248935A1 (zh) 2019-06-11 2020-06-08 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11195266B2 (zh)
CN (1) CN110243371A (zh)
WO (1) WO2020248935A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114296444A (zh) * 2021-11-24 2022-04-08 西安工业大学 基于蚁群算法的栅格路径规划方法、系统、设备和存储介质
CN116702694A (zh) * 2023-07-07 2023-09-05 成都电科星拓科技有限公司 基于蚁群算法的印刷电路板两端布线方法、介质及装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110243371A (zh) * 2019-06-11 2019-09-17 五邑大学 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法
CN112527020B (zh) * 2020-11-30 2023-07-25 汕头大学 一种基于群体机器人的目标围捕控制方法及系统
CN112712551B (zh) * 2020-12-29 2022-02-08 合肥联宝信息技术有限公司 一种螺丝检测方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2328308A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-01 Alcatel Lucent Method for building a path according to adaptation functions using an ant colony
CN108921890A (zh) * 2018-06-15 2018-11-30 广东拓斯达科技股份有限公司 螺丝锁付方法、装置及计算机可读存储介质
CN109858703A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中国环境监测总站 一种获取取样的最短路径的方法和系统
CN110243371A (zh) * 2019-06-11 2019-09-17 五邑大学 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010118470A1 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 The University Of Sydney Drill hole planning
TWI471199B (zh) * 2012-10-26 2015-02-01 Ind Tech Res Inst 自動鎖螺絲機
CN104199292A (zh) * 2014-08-11 2014-12-10 大连大学 一种基于蚁群算法的空间机械臂末端器避障路径规划的方法
CN107972026B (zh) * 2016-10-25 2021-05-04 河北亿超机械制造股份有限公司 机器人、机械臂及其控制方法和装置
CN107272679B (zh) * 2017-06-15 2020-06-16 东南大学 基于改进的蚁群算法的路径规划方法
CN107160402A (zh) * 2017-06-27 2017-09-15 华北电力大学（保定） 一种机械臂移动路径规划系统及方法
CN108312144B (zh) * 2017-12-25 2020-10-20 北京航天测控技术有限公司 基于机器视觉的机器人自动锁付控制系统及方法
CN108311877A (zh) * 2018-03-28 2018-07-24 五邑大学 自动锁螺丝装置
CN109726859A (zh) * 2018-12-21 2019-05-07 延安大学 基于改进蚁群算法的森林火灾监测数据收集路径优化方法
CN109570986A (zh) * 2018-12-27 2019-04-05 Tcl王牌电器(惠州)有限公司 全自动锁螺丝机和螺丝锁紧判断方法
CN110210155B (zh) * 2019-06-10 2022-08-02 西北工业大学 一种飞机壁板铆接路径数值规划方法
CN112935775A (zh) * 2021-01-27 2021-06-11 青岛海尔工业智能研究院有限公司 一种智能视觉全自动螺钉锁紧方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2328308A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-01 Alcatel Lucent Method for building a path according to adaptation functions using an ant colony
CN108921890A (zh) * 2018-06-15 2018-11-30 广东拓斯达科技股份有限公司 螺丝锁付方法、装置及计算机可读存储介质
CN109858703A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中国环境监测总站 一种获取取样的最短路径的方法和系统
CN110243371A (zh) * 2019-06-11 2019-09-17 五邑大学 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DENG, ZHIQIANG ET AL.: "Non-official translation: Path Optimization Method for Automatic Locking Screw Machine based on Ant Colony Algorithm", TECHNOLOGY INNOVATION AND APPLICATION, no. 10, 31 October 2017 (2017-10-31), ISSN: 2095-2945, DOI: 20200804141046X *
WANG, DEHUI ET AL.: "Researching and Path Optimization the Control System of Automatic Screws Fastening Robot", MODULAR MACHINE TOOL & AUTOMATIC MANUFACTURING TECHNIQUE, no. 3, 31 March 2014 (2014-03-31), ISSN: 1001-2265, DOI: 20200804141403X *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114296444A (zh) * 2021-11-24 2022-04-08 西安工业大学 基于蚁群算法的栅格路径规划方法、系统、设备和存储介质
CN116702694A (zh) * 2023-07-07 2023-09-05 成都电科星拓科技有限公司 基于蚁群算法的印刷电路板两端布线方法、介质及装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20200394782A1 (en) 2020-12-17
CN110243371A (zh) 2019-09-17
US11195266B2 (en) 2021-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020248935A1 (zh) 一种采用蚁群算法的螺丝锁付路径规划方法
US11105638B2 (en) Method, apparatus, and computer readable storage medium for updating electronic map
CN112985842B (zh) 泊车性能的检测方法、电子设备及可读存储介质
US9981671B2 (en) Railway inspection system
US10878556B2 (en) Interactive semi-automated borescope video analysis and damage assessment system and method of use
JP2009058252A (ja) 地理情報システム及び地理情報管理方法
CN109685855B (zh) 一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法
CN111145157B (zh) 基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法
CN105606102A (zh) 一种基于格网模型的pdr室内定位方法及系统
CN109813327A (zh) 一种车辆行驶轨迹缺失补偿方法
CN103247062A (zh) 采集农田关键点测绘成图的方法
CN109035783A (zh) 一种基于公交gps轨迹的虚拟路网缺失路段自动识别方法
JP2017102672A (ja) 地理位置情報特定システム及び地理位置情報特定方法
CN109033696B (zh) 一种基于激光点云的输电线路分股计算方法
CN110837839A (zh) 一种高精度无人机正射影像制作及数据采集方法
CN107369373B (zh) 一种利用多比例尺线要素地图进行综合制图的方法
CN114459471A (zh) 定位信息确定方法、装置、电子设备及存储介质
WO2018131546A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラム
CN112883236B (zh) 一种地图更新方法、装置、电子设备及存储介质
CN109945877B (zh) 一种巡检轨迹生成方法及装置
CN110542914A (zh) 一种3s无缝集成的土地执法野外动态巡查方法
CN107504959B (zh) 利用倾斜航空影像测量房屋墙基轮廓的方法
CN114092909A (zh) 一种车道线提取方法、装置、车辆及存储介质
CN102841947A (zh) 一种载入全站仪的工业数据采集处理方法
CN103606321B (zh) 基于视频定位和数字建模相结合技术的路考评判方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20822214

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20822214

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1