公开(公告)号：CN118395662A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410261282.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭崇 ,  谢学臻 ,  王嘉伟 ,  陈超一 ,  毛亚斌 ,  王子建 ,  范守一 ,  常万里

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提出了一种基于高速场景自然数据集的自动驾驶加速测试方法。本发明建议从真实的自然驾驶数据集中提取影响车辆驾驶机动的关键参数，对驾驶环境中每个场景帧下每个环境车辆的行为进行采样，并拟合出特定场景帧下车辆的行为概率分布，初始化场景帧后，车辆采取行为之后形成新的场景帧，进而通过时间滚动的方式逐步构建测试场景。并且基于统计学方法进行运动分析，在生成的测试场景中对自动驾驶车辆进行仿真和评估，目标是在保证测试场景与真实场景一致的条件下，实现对自动驾驶算法安全性的快速测试，该方法能够更准确地模拟现实世界的驾驶条件，从而提高测试的效率和精度。

公开(公告)号：CN118149793A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410261420.9

申请日：2024-03-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭崇 ,  常万里 ,  王嘉伟 ,  陈超一 ,  毛亚斌 ,  王子建 ,  范守一 ,  谢学臻

IPC: G01C21/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V20/54 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明涉及一种结合语义和特征点信息的slam方法，包括如下步骤：步骤1：对输入图像使用MobileNet‑SSD对象检测网络进行目标检测；步骤2：去除动态目标语义区域内的动态点，通过对比不同时刻下相匹配的特征点对应的深度值，来判断该点是否为动态点，剔除该动态点；步骤3：将静态目标的语义信息融合到姿态求解优化函数中，确定几何误差和测光误差，来提高算法精度。本发明使用了MobileNet‑SSD目标检测算法进行对象检测，并将其与多视点几何关系相结合，以消除动态点。此外，将静态点的语义信息作为一个额外的标准，使用测光误差优化姿态求解。该发明能有效解决ORB‑SLAM 2算法中因动态干扰导致的轨迹漂移问题，提高slam算法在动态环境中的鲁棒性。