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公开(公告)号：CN114993317B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210570826.6
申请日：2022-05-24
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源融合的室内外无缝定位方法，所述方法包括：构建因子图模型，获取各个定位信号的预处理数据值，根据时间先后顺序，输入到所构建的因子图模型中，通过定义的系统变量节点以及因子节点，进行因子图的拓展，对应不同传感器的因子节点实现系统状态的递推和更新，实现对惯性导航定位的修正；最后获得精确的定位坐标，完成融合定位。本发明解决室内外无缝定位问题；可以有效减少多源异构数据的无缝定位误差。并且本发明提出一种固定率因子图方法中的变量节点以固定速率生成，不受测量值的影响。异步测量可以与图中相应的变量节点相关联，以进行优化。该方法避免了传统因子图的时间跨度减小和频繁优化，提高了估计精度，减少了计算量。
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公开(公告)号：CN114494582B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111664034.7
申请日：2021-12-30
Abstract: 本发明公开了基于视觉感知的三维模型动态更新方法，包括：通过RGB‑I相机拍摄得到场景的彩色图像和红外图像；基于彩色图像，提取两张及以上彩色图像，将其中一张图像作为基准图像，将其他图像在模型上的投影点反投影到基准图像上，得到多张像素差图像；基于像素差图像，判断模型变化区域并对局部模型进行重建，同时将模型变化区域和重建过程显示在AR眼镜中；当通过红外图像检测到重建过程中有激光点，通过红外图像对激光点进行三角化辅助模型重建；将重建的模型与历史模型融合，得到局部更新后的模型。通过设有双目RGB‑I相机的AR眼镜和激光笔，交互的更新局部模型，实现低成本、高效的局部三维模型重建，提升模型的使用周期和质量。
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公开(公告)号：CN113848878B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110976002.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 深圳大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于众源数据的室内外三维行人路网构建方法，所述方法包括：获取众源数据，根据所述众源数据识别出室内数据和室外数据；对所述室内数据进行行人航位推算得到完整室内数据，并将所述完整室内数据结合室外数据得到室内外一体化轨迹数据；对所述室内外一体化轨迹数据进行分层处理，得到室内外三维分层轨迹数据；根据所述室内外三维分层轨迹数据构建室内外三维行人路网。本申请可以基于众源数据构建室内外三维行人路网，从而便于为行人在室内室外通行时提供更加准确的路线规划服务。
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公开(公告)号：CN115371695A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210820716.0
申请日：2022-07-13
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种行为语义辅助回环检测的同步定位建图方法，所述方法包括：获取惯导信号，根据所述惯导信号进行机器学习得到分类模型，基于所述分类模型对行为语义进行分类；选取所述行为语义的关键帧，并根据阈值判断条件，从所述关键帧中选取候选帧；将所述候选帧进行行为语义匹配得到回环，并对所述回环进行验证；当所述回环完成验证后，构建位姿图对所述回环进行优化。本发明通过基于惯导的行为语义检测，然后基于所述行为语义进行回环检测，再基于回环进行全局图优化，经过优化后，消除全局累积误差，提高了全局轨迹精度和全局地图的一致性，得到最终的全局运动轨迹和点云地图。
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公开(公告)号：CN112013862B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202010761920.0
申请日：2020-07-31
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于众包轨迹的行人路网提取及更新方法，包括步骤：对众包行人GPS轨迹数据进行提取处理，得到新的行人路网；对所述新的行人路网和原始行人路网进行匹配处理，得到失配路径；根据所述失配路径，对所述原始行人路网进行更新，得到更新的路网。使用手机采集众包行人GPS轨迹数据，根据距离和时间间隔的约束条件对众包行人GPS轨迹数据进行预处理，采用Morse理论对预处理后轨迹进行路网提取，得到新的行人路网；对所述新的行人路网和原始行人路网通过隐马尔可夫过程进行匹配处理，得到失配路径，即新增道路；根据所述失配路径，将新增道路添加到原始路网中得到更新的行人路网。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114330978A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111332092.X
申请日：2021-11-11
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种空地机器人任务动态分配方法、存储介质及终端设备，其中，方法包括步骤：布局n个用于对m个任务点进行观测的空地机器人，并定义所述空地机器人的观测描述模型，所述空地机器人包括空中机器人和地面机器人，其中，n大于m；基于所述空地机器人的观测描述模型，按照时空特性建立任务点对应的状态模型，基于所述状态模型获取空地机器人执行任务点时的收益模型；基于所述收益模型建立双阶段启发式任务分配策略，完成空地机器人的任务动态分配。本发明提供的空地机器人任务动态分配方法有效地量化了空地机器人和任务之间的收益关系，能够克服时空参数带来的收益计算偏差，从而支撑空地机器人高效完成作业。
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公开(公告)号：CN111830547B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010563571.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器融合的桥梁无人机检测方法及系统，所述方法包括：多架基准无人机组成基准编队，设定基准编队中的所有基准无人机的飞行航道，启动所有基准无人机并各自悬停于指定位置，基准编队计算空中位置信息为作业无人机提供基准坐标；多架作业无人机组成作业编队，设定所有作业无人机不同的飞行路线以保证所有作业无人机的检测范围覆盖整个设定区域，所有作业无人机根据基准坐标开始执行飞行检测，用于负责贴近桥梁底部飞行以检测桥梁裂缝，同时通过自身搭载的所述超宽带传感器和惯性传感器计算相对基准无人机的定位结果。本发明通过基准无人机和作业无人机的相互配合，实现了多无人机在桥梁底部检测时的高精度定位。
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公开(公告)号：CN111985494A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010646817.1
申请日：2020-07-07
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化车载终端的道路病害检测及分类方法，其包括步骤：采用轻量化车载终端对道路路面数据进行采集，其后，将采集的所述道路路面数据进行预处理；基于预处理后的所述道路路面数据构建特征矩阵，利用循环神经网络算法对所述特征矩阵内的数据集进行训练，得到深度学习模型；依据构建的所述深度学习模型，对道路路面进行检测及对道路路面病害进行分类；其中，所述轻量化车载终端包括有相机、传感器，所述传感器包括加速度传感器、陀螺仪传感器和GNSS传感器。本发明所采用的检测方法扩大了道路路面病害的可探查区域范围，使得道路病害的检测更为方便、快捷，同时，降低了道路路面病害的检测成本。
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公开(公告)号：CN107491071B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710787430.6
申请日：2017-09-04
Abstract: 本发明公开了一种智能多机器人协同测图系统，其中该系统包括数据采集模块，点云匹配模块，协同SLAM模块；数据采集模块将机器人携带的激光雷达采集到的数据进行处理，提取其中的线点和面点特征点，以及这些点的最近邻点，作为特征数据点输出到点云匹配模块；点云匹配模块将得到的不同机器人的特征数据点之间进行点云匹配，如果可以匹配则建立起机器人之间的对应联系，并将联系关系传输到协同SLAM模块，如果不可以匹配则暂时保留下姿态矩阵（6—DOE）；协同SLAM模块根据前面的点云匹配模块，如果已经有闭包，那么就按照机器人之间的关系，将新得到的数据点重建到全局的地图之中，得到完整的地图，本发明思路新颖，是一种全新的协同测图方法。
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公开(公告)号：CN111580098A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010357101.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 深圳大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明公开了一种桥梁形变监测方法、终端及存储介质。所述桥梁形变监测方法包括：获取目标桥梁的雷达影像序列，根据所述雷达影像序列获取所述目标桥梁在预设时间段内的形变数据序列；确定所述目标桥梁对应的预设形变类别库，将所述形变数据序列与所述形变类别库中的样本形变数据序列进行匹配，获取所述形变数据序列对应的目标形变类别；根据所述目标形变类别确定是否发出形变警告。本发明可以实现低成本地对桥梁进行形变监测的效果。
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