-
公开(公告)号:CN118131633B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410559100.1
申请日:2024-05-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于LQR和Kalman滤波的无人自行车自平衡控制方法,包括自行车本体,所述自行车本体的前叉上设置有动量轮,所述自行车本体的后架上设置有无刷电机,所述自行车本体的前杠上设置有惯性传感器,所述自行车本体的前杠上设置有微控制器和卡片电脑,所述自行车本体的前杠上设置有激光雷达,所述自行车本体的前杠上设置有舵机,所述自行车本体的车头上设置有激光雷达,芯片通过读取惯性传感器的姿态角度信息,结合LQR和卡尔曼滤波算法控制无刷电机和动量轮,实现车身自平衡,最后使用卡片电脑采集激光雷达数据,建立离线地图并识别障碍物后进行避障和自动规划路径,本发明可以提高自行车的稳定性和安全性,更加便利人们出行和生活。
-
公开(公告)号:CN117872330B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410268553.9
申请日:2024-03-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域,尤其涉及一种面向复杂环境的无人驾驶多激光雷达标定与融合建图方法。通过建立特定的标定场地,分割标定板点云,提取特征。通过平面拟合以及提取标定板平面数据以及标定板边界数据。首先使用icp点云配准技术进行标定求得变换矩阵T1,再通过对平面与边界参数的约束求解得到变换矩阵T2,两者进行均值融合实现多激光雷达标定,最后基于LEGO‑LOAM实现多激光雷达融合建图。适用于室外路面崎岖环境无人驾驶车辆标定,提升效率,从而解决了现有技术中在室外崎岖环境下标定过程精度差,全局优化和扩展性不足等问题,提高了后续基于多激光雷达的融合与建图效果。
-
公开(公告)号:CN118131633A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410559100.1
申请日:2024-05-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于LQR和Kalman滤波的无人自行车自平衡控制方法,包括自行车本体,所述自行车本体的前叉上设置有动量轮,所述自行车本体的后架上设置有无刷电机,所述自行车本体的前杠上设置有惯性传感器,所述自行车本体的前杠上设置有微控制器和卡片电脑,所述自行车本体的前杠上设置有激光雷达,所述自行车本体的前杠上设置有舵机,所述自行车本体的车头上设置有激光雷达,芯片通过读取惯性传感器的姿态角度信息,结合LQR和卡尔曼滤波算法控制无刷电机和动量轮,实现车身自平衡,最后使用卡片电脑采集激光雷达数据,建立离线地图并识别障碍物后进行避障和自动规划路径,本发明可以提高自行车的稳定性和安全性,更加便利人们出行和生活。
-
公开(公告)号:CN117872330A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410268553.9
申请日:2024-03-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域,尤其涉及一种面向复杂环境的无人驾驶多激光雷达标定与融合建图方法。通过建立特定的标定场地,分割标定板点云,提取特征。通过平面拟合以及提取标定板平面数据以及标定板边界数据。首先使用icp点云配准技术进行标定求得变换矩阵T1,再通过对平面与边界参数的约束求解得到变换矩阵T2,两者进行均值融合实现多激光雷达标定,最后基于LEGO‑LOAM实现多激光雷达融合建图。适用于室外路面崎岖环境无人驾驶车辆标定,提升效率,从而解决了现有技术中在室外崎岖环境下标定过程精度差,全局优化和扩展性不足等问题,提高了后续基于多激光雷达的融合与建图效果。
-
-
-