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公开(公告)号：CN113705369A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110908947.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全景环形透镜的视觉SLAM系统及方法，该系统包括：获取单元，通过搭载所述全景环形透镜的相机以某一帧率采集图像序列后；识别单元，通过分析图像处理后的结果，然后对PAL图像的环形有效区域的场景特征进行识别和提取，并进行帧间匹配；定位单元，选择相应的跟踪模型来估计位姿并进行优化；建图单元，通过获取单元、定位单元绘制出相机所在运动载体的行驶轨迹，并计算环境中特征点的空间坐标从而重建出场景地图。本发明采用了全景环形透镜以获取更多的场景特征，并通过筛选有效区域的特征以及采用自适应阈值剔除误差较大的点，有效提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN119738829A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411775128.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 复旦大学
IPC: G01S17/08
Abstract: 本发明属于激光测距技术领域，具体为基于宽谱LED多波长干涉的实时绝对测距系统和方法。本发明系统包括宽谱LED光源、光纤准直镜、3个分光棱镜、反射标准镜、压电陶瓷位移台、45°反射标准镜、3个激光线带滤光片、3个工业相机和PC机；系统划分为干涉模块、分光模块和探测模块；本发明使用LED光源和激光线带滤光片生成多个波长光源，使用分光棱镜实现参考光和信号光的干涉；对干涉信号做光谱矫正的标定，并依据标定信号对待测元件进行测量，建立光强和距离间关系，求解绝对或相对位移。本发明可进行基于多波长干涉测距，提高系统的性价比，实现快速、精确的单点位移测量，适用性强，在智能测量领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN118279471A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311344004.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉三维重建技术领域，具体为基于光学系统分析的大景深三维重建方法。本发明方法包括大景深相机参数标定方法和迭代三维重建方法；标定方法包括：用待标定相机捕获不同工作距离处的标定板图像，构建相机的成像模型；再根据成像模型和参考工作距离下标定获得的相机参数矩阵，建立工作距离和相机参数矩阵的关系；迭代三维重建方法包括：使用反卷积算法增大离焦面的分辨率；利用标定方法，根据初步深度信息计算不同深度的相机参数矩阵，以更新的参数矩阵进行三维重建；通过迭代实现大景深的三维重建；本发明可提升三维重建的成像范围和精度，实现快速、精确、大景深的三维形貌测量。在智能三维测量领域有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114092551A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111178550.9
申请日：2021-10-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于智能驾驶技术领域，具体为一种基于全景视觉与激光雷达融合SLAM系统的智能车。本发明智能车搭载有全景相机和激光雷达等模块；全景相机能够采集智能车周围的场景的图像信息，并传输至计算机使用全景视觉与激光雷达融合SLAM系统进行处理，生成智能车的位姿和稀疏场景地图；激光雷达对前方的场景进行实时的扫描，然后将点云信息传输到计算机中。所述基于全景视觉与激光雷达融合SLAM智能车通过融合相机和激光雷达的数据，能进行更精确定位和建图。使用全景相机能实现反向闭环检测，当智能车快速拐弯时，也能稳定地进行跟踪。同时实现测距和避障等功能，保障了智能车在行驶过程中的安全性。
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