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公开(公告)号：CN118941714A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410980345.1
申请日：2024-07-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06T17/00 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种终身联邦学习的无人系统协同SLAM方法，包括：边端无人机布置传感器，并获取传感器采集的数据；基于传感器采集的数据，边端无人机实现激光惯性里程计估计，生成局部地图；激光雷达数据每隔一段时间积累为场景流，输入终身学习子模块完成模型训练；根据各边端节点的终身学习子模块的历史模型信息，基于强化学习动态调节各模型权重，在中心节点进行自适应模型融合，并由中心节点下发更新模型参数给边端节点；利用得到的模型输出点云特征，进行场景补全，并与局部地图拼接形成预测的全局地图。与现有技术相比，本发明在弱通联条件的地下环境中可以保证长时序内定位与建图的准确性、稳定性以及对通信故障的卓越鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115711616B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210648405.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种室内室外穿越无人机的平顺定位方法及装置，涉及无人机定位技术领域。包括以下步骤：基于因子图优化框架，进行多源传感器信息融合；将多源传感器信息融合过程与VINS算法相结合，进行最大后验估计，获得基于GPS‑VINS因子图结构的因子图优化估计框架；将最大后验估计问题转化为稀疏线性优化问题，通过求解最大后验估计的优化问题，基于因子图优化估计框架，完成室内室外穿越无人机的平顺定位。本发明提出的GPS‑VINS算法在室内外组合空间中实现了一致统一的定位，实现了无人机的无缝室内外组合空间飞行。
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公开(公告)号：CN116343522B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310130800.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空车辆重识别的智慧园区无人泊车方法，包括：获取目标车辆的图像关键帧信息，并进行车牌特征信息提取；基于路径规划算法为目标车辆推荐最优车位，并基于灯杆唯一点位构建路径，引导车辆停靠；基于图像关键帧信息和车牌特征信息，利用车辆重识别网络进行重识别关联处理，结合车辆外观特征、各灯杆地理标签和时间戳生成目标车辆行驶轨迹；基于轻量化关键点停车位检测算法对车位进行检测，结合灯杆与地锁对车辆与车位进行匹配判断，若匹配成功则进行车辆自主停靠以及停车是否规范的判断；当目标车辆驶出停车位时，统计车辆停靠时长并计算停车费用，实现无感支付。与现有技术相比，本发明具有车辆定位精度高、实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN112115607B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010970455.1
申请日：2020-09-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06T19/00 , G06F111/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多维赛博空间的移动智能体数字孪生系统，具体包括以下结构：物理空间试验场，为移动智能体测试提供运动空间作为简易物理测试环境；赛博空间运维系统，根据物理空间试验场，进行数据采集融合处理，利用VR技术、集合实体建模技术和多学科联合仿真技术构建的多维映射赛博空间的运行载体；高通量数据传输信道，为赛博空间运维系统与物理空间试验场的信息流交互提供多输入多输出数据传输通道；虚实多维空间可视化系统，提供移动智能体试验测试过程的可视化推演及人机交互。与现有技术相比，本发明具有多对一的虚实交互孪生测试能力，提升了移动智能体试验的泛化能力、强化了试验测试结果的同时降低了试验研发成本等优点。
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公开(公告)号：CN114489338B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210086737.4
申请日：2022-01-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种多层电子皮肤结构，包括若干个皮肤单元，每个皮肤单元包括拉伸感知层、静电感知层、振动感知层和压力感知层，在接触物体时，拉伸感知层用于获取接触物的表面属性，静电感知层用于获取接触物的静电属性和三维力，振动感知层用于获取接触力的振动属性，压力感知层用于获取接触点的位置信息。与现有技术相比，本发明具有检测内容丰富等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912440A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310857462.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉三维建模技术领域，特别是指一种针对地下弱光弱纹理环境下的结构语义地图构建方法，该方法包括：融合传统方法与Transfomer的结构语义参数化线条检测与验证模型；建立根据结构信息方向引导的几何基元半平面搜索方法；建立基于几何基元模型的邻域贪婪扩张算法；逐个几何基元位姿与边界优化；点云地图与结构信息融合，建立融合几何结构基元的语义地图。采用本发明，不需要人工干预能建立弱光弱纹理环境下多种地下空间三维立体地图，且对于管线，立柱，楼梯等规则物体建立完整CAD可操作模型，在城市地下管廊、地铁地下隧道等多种弱光弱纹理环境下具有重要的应用价值，能解决人工建模周期长，弱纹理、弱光照下三维建模精度低等问题。
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公开(公告)号：CN116774263A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310694378.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种面向组合导航系统的导航定位方法及装置，在该方法中，包括：基于惯导系统确定针对导航目标的第一导航定位信息，以及基于GPS系统确定针对导航目标的第二导航定位信息；GPS系统包含实时动态GPS模块和激光雷达模块；基于惯导系统的导航参数误差模型构建针对滤波模型的状态方程，以及基于惯导系统与GPS系统所输出的定位信息的偏差构建针对滤波模型的量测方程，滤波模型以导航参数误差作为状态量；基于滤波模型，确定对应量测信息的导航参数误差；滤波模型采用强跟踪卡尔曼滤波算法；基于导航参数误差，校正第一导航定位信息。由此，通过增量式自适应强跟踪卡尔曼滤波方法进行工作，实现高精度导航定位信息。
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公开(公告)号：CN116682005A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310601790.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种面向地下快速目标探测的多智能体分布式感知融合系统，属于多智能体分布式感知融合领域。所述系统包括：类复眼数据采集模块，用于利用搭载多类传感器并模仿昆虫视觉系统的多智能体，迅速感知地下空间数据；其中，所述多类传感器包括：惯性传感器、具有复眼镜头的视觉传感器和具有复眼透镜的红外传感器，获取的地下空间数据包括：多智能体的状态以及地下快速目标图像；分布式感知数据融合模块，用于利用分布式感知数据融合策略对类复眼数据采集模块感知的地下空间数据进行空间维度和时间维度的融合，得到地下快速目标探测的全局信息地图。采用本发明，能够很大程度上提高地下快速目标探测效率。
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公开(公告)号：CN116542304A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310470881.2
申请日：2023-04-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态类脑主动感知的边缘计算装置，包括：感知神经元模块，用于获取不同模态的感知信息，并将所述感知信息预处理编码为具有设定格式的脉冲序列；传递神经模块，用于对不同模态的所述脉冲序列进行并行存储和处理，提取相应模态的特征向量；类脑多模处理模块，用于对不同模态的所述特征向量进行选择调配，并进行信息融合与场景理解处理，获取决策信息。与现有技术相比，本发明具有运算效率高、多模信息融合准确性高等优点，进而实现更加可靠的场景理解。
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公开(公告)号：CN115796366B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211537475.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，特别是指一种森林虫害预测方法及虫害预测森林地图系统，所述方法包括：基于森林地理信息图层，获取并显示地理信息数据；基于环境特征信息图层，获取并显示环境特征数据；基于虫害特性信息图层，获取并显示虫害特性数据；基于感知节点分布图层，对森林虫害监测区域进行初始化全域监测并展示，对虫害高发区域进行重点监测并展示，获取并显示移动感知节点的移动信息以及采集到的数据；基于虫害趋势预测图层，基于改进的深度置信模型，预测虫害发展趋势与地理位置；基于数据存储模块，存储地理信息数据、环境特征数据、虫害特性数据。采用本发明，可以实现林木健康诊断与生态多样性变化的监测预警。
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