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公开(公告)号：CN118915017B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411316163.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明涉及回环检测技术领域，尤其涉及一种基于点云基准标记的固态激光雷达回环检测方法；包括步骤一：制作点云基准标记并预先计算点云基准标记的再生希尔伯特空间中的连续函数，构建函数字典；步骤二：利用前端里程计对输入的点云进行叠帧处理，并进行强度值补偿；步骤三：补偿后的点云基于强度值投影，利用射线法提取点云基准标记；步骤四：提取点云基准标记后计算其ID和六自由度位姿，保存ID和位姿到数据库；步骤五：在数据库中检索相同的ID并根据保存的位姿计算对应点云的相对位姿，构建回环检测因子加入后端图优化，减小建图累积误差；本发明适用小视场角的固态激光雷达，解决了固态激光雷达在SLAM的反向回环检测中大部分算法不适用的问题。
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公开(公告)号：CN118915017A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411316163.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明涉及回环检测技术领域，尤其涉及一种基于点云基准标记的固态激光雷达回环检测方法；包括步骤一：制作点云基准标记并预先计算点云基准标记的再生希尔伯特空间中的连续函数，构建函数字典；步骤二：利用前端里程计对输入的点云进行叠帧处理，并进行强度值补偿；步骤三：补偿后的点云基于强度值投影，利用射线法提取点云基准标记；步骤四：提取点云基准标记后计算其ID和六自由度位姿，保存ID和位姿到数据库；步骤五：在数据库中检索相同的ID并根据保存的位姿计算对应点云的相对位姿，构建回环检测因子加入后端图优化，减小建图累积误差；本发明适用小视场角的固态激光雷达，解决了固态激光雷达在SLAM的反向回环检测中大部分算法不适用的问题。
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公开(公告)号：CN116147654B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310416076.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于离线路径库的路径规划方法，属于自动驾驶路径规划技术领域，包括以下步骤：获取车体的近端限定区域和远端限定区域，组成路径库限定区域并进行栅格化处理；获取所述路径库限定区域的初始路径簇并进行平滑处理；将平滑后的路径簇和障碍物投影至所述路径库限定区域的栅格上，剔除障碍物占据的路径；以行驶效率、道路可行性和行驶平滑性为约束，获取栅格上剩余路径的代价并排序，将代价最小的路径作为最优路径。本发明基于无人车的外型参数和运动学特性，设计了离线路径库限定区域建立的方法和离线路径簇生成的方法，快速地为无人车提供符合运动学约束的路径簇，提高路径规划的实时性，减少无人车计算成本。
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公开(公告)号：CN115551081A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211523147.X
申请日：2022-12-01
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种兼容单基站和多基站的5G定位方法，步骤包括：提出基础的RRA定位网络通信协议；基于基础的RRA定位网络通信协议，融合TDOA定位，提出网络协议优化方法，形成完善的RRA定位网络通信协议和约束条件；基于完善的RRA定位网络通信协议，提出了融合定位算法，完成5G定位。本申请针对卫星信号被遮挡的场景，基于路侧5G基站的大规模天线和多接入边缘计算(Multi‑access Edge Computing，MEC)的实时计算能力，构建5G定位网络，为车辆提供鲁棒的定位服务，可以有效弥补卫星定位的缺陷。
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公开(公告)号：CN115542340A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211523151.6
申请日：2022-12-01
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01S17/88 , G01S7/48 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供了基于距离已知参照物的路侧双固态激光雷达点云融合方法，通过背景过滤、地面点滤除算法得到检测空间，并将点云旋转到地面法向量竖直向上的方向。对检测空间内的点云进行聚类，采用主成分分析法计算每个物体的主成分，提取第一主成分与地面法向量方向夹角小于一定阈值的物体；根据事先测量参照物之间的水平距离信息提取符合条件的物体，并将参照物进行一一对应，根据对应参照物求解最优旋转位移；利用完成位姿转换后的点云中所有的柱状物体对位姿变换结果进行验证，选择最优结果作为场景中双点云的融合结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022863B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202111264209.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的车道线检测方法、系统、计算机及存储介质，引入图像分割网络，图像分割网络在车道线被部分遮挡或不连续时，检测模型仍然能得到车道线的区域和走势，二值图作为Mask提取特征图中表征车道线的特征图，利用权值矩阵增强车道线特征，并利用车道线特征相似的特性，使用现有的车道特征补足车道特征不明显区域。二值图Mask的引入大大增强了模型对车道线区域的捕获能力。另外，引入Transformer的注意力机制并且在embedding输入Transformer之前做车道线相似区域的特征增强，因此对于车道线有较强的捕捉能力，能很好的把车道线作为前景信息从图像中判别出，减少了无效离散点和算力消耗。
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公开(公告)号：CN109344992B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201810953367.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合时空因素的智能家居用户操控行为习惯建模方法，包括下述步骤：S1，结合无线网络或者有线网络，对用户所有智能家居设备的操控记录数据以及设备的地理位置信息进行采集；包括用户历史操控数据的读取和汇聚；本发明实现从用户历史操控数据中进行数据挖掘，得到用户的操控行为习惯并进行用户操控行为习惯的建模，有利于更高效率地根据用户当前的操作来预测用户下一步的操作，并形成一种更适合用户体验的智能家居操控行为推荐方案，同时增强了智能家居操控行为推荐方案的可扩展性，填补了传统算法的不足。
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公开(公告)号：CN112651968B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110076475.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法，所述方法采用的硬件平台构架包括图像采集装置、检测台以及工控机。相较于传统的图像缺陷检测容易受光照条件影响，检测准确率不高等问题，本发明使用机构光深度相机，可以获得高分辨率率的深度图片，且其不易受光照条件或阴影的影响，不仅适合用于解决木质板材表面凹坑的缺陷检测，还可以非接触式地实现对板材的弯曲形变进行检测，以及对木板的全方位的尺寸测量。
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公开(公告)号：CN111160616B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911235929.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于边云协同的厨电设备预测性维护系统及方法，所述方法对厨电设备及其工作环境的周期性或持续性检测，获得大量的相关运行情况数据或者环境参数；通过对这些数据进行分析，可以反映厨电设备的运行情况，进一步预测短期一段时间内设备是否会发生故障危险，提前发出预警信息；还可以从长期角度估计设备的剩余使用寿命，从而让居民可以及时对处在危险期的设备进行报废、更换等处理。
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公开(公告)号：CN112651968A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110076475.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法，所述方法采用的硬件平台构架包括图像采集装置、检测台以及工控机。相较于传统的图像缺陷检测容易受光照条件影响，检测准确率不高等问题，本发明使用机构光深度相机，可以获得高分辨率率的深度图片，且其不易受光照条件或阴影的影响，不仅适合用于解决木质板材表面凹坑的缺陷检测，还可以非接触式地实现对板材的弯曲形变进行检测，以及对木板的全方位的尺寸测量。
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