基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114543831A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210404091.X

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明涉及智能导航技术领域,具体公开了一种基于驾驶风格的路径规划方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取全局路径信息、车辆位置信息及驾驶风格类型;建立深度神经网络模型;生成多条形状不同的备选局部路径信息;选择一条备选局部路径信息作为试探执行路径;跟踪试探执行路径,并根据驾驶风格类型评价试探执行路径以生成反馈奖励信息;利用时序差分采样法根据反馈奖励信息更新深度神经网络模型;输出深度神经网络模型作为期望驾驶风格模型以进行路径规划。该方法获取的期望驾驶风格模型更加贴近人类的驾驶习惯、倾向,并有效提高了模型的训练和收敛速度。

    一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114078151B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210061609.4

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域,具体公开了一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取点云信息和与点云信息对应的图像信息;对点云信息进行低频滤波处理获取有效点云信息;将有效点云信息转换为点云迭代值;将图像信息整合转换为图像迭代值;提取点云特征信息和图像特征信息;根据点云特征信息和图像特征信息建立损失函数;根据自适应梯度下降算法更新损失函数,直至损失函数收敛;获取损失函数收敛时的融合权重,作为点云信息的泛化融合权重以融合点云信息;该方法以图像信息整合提取的特征作为点云信息融合提取的特征的评价方式为点云融合增加了关联的评判对象,能有效提高融合计算速度和匹配鲁棒性。

    一种机械手模型学习方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114347043A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210257626.5

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及智能机械手技术领域,具体公开了一种机械手模型学习方法、装置、电子设备及存储介质,其中,学习方法包括以下步骤:获取多组供所述机械手模型学习的、关于同一执行任务的专家演示数据;根据所述专家演示数据生成关联于学习成本函数的专家策略,所述学习成本函数基于模仿所述专家演示数据所需的模仿成本和所述专家演示数据的密集程度建立;最小化所述学习成本函数以获取最优专家策略;根据所述最优专家策略训练所述机械手模型;该方法最终获取的最优专家策略将机械手模型推向专家演示数据分布密集的范围内模仿专家演示行为,从而使得机械手模型能在尽可能低的模仿成本下精准地模仿完成专家演示行为。

    一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114078151A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202210061609.4

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域,具体公开了一种点云融合方法、装置、电子设备及存储介质,其中,方法包括以下步骤:获取点云信息和与点云信息对应的图像信息;对点云信息进行低频滤波处理获取有效点云信息;将有效点云信息转换为点云迭代值;将图像信息整合转换为图像迭代值;提取点云特征信息和图像特征信息;根据点云特征信息和图像特征信息建立损失函数;根据自适应梯度下降算法更新损失函数,直至损失函数收敛;获取损失函数收敛时的融合权重,作为点云信息的泛化融合权重以融合点云信息;该方法以图像信息整合提取的特征作为点云信息融合提取的特征的评价方式为点云融合增加了关联的评判对象,能有效提高融合计算速度和匹配鲁棒性。

    三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114066960A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202210036903.X

    申请日:2022-01-13

    Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域,具体公开了一种三维重建方法、点云融合方法、装置、设备及存储介质,其中,融合方法包括以下步骤:获取第一点云信息和点云序列信息;根据自注意力机制将点云序列信息转换为由融合参数设定的第二点云信息;根据对抗自监督学习算法设计关于第一点云信息和第二点云信息的对比损失函数;基于反向传播算法利用梯度下降的方式更新融合参数,直至对比损失函数收敛,以确定最佳融合参数;根据最佳融合参数融合第一点云信息和点云序列信息,以获取融合点云信息;该融合方法的融合过程无需对点云信息进行预先标注,实现了无人机采集数据和无人车采集数据融合,简化了点云融合过程,提高了点云融合效率、融合精度。

    洗碗机优化控制方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117562467A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311741811.2

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本申请属于洗碗机控制的技术领域,公开了一种洗碗机优化控制方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取洗碗机在洗涤过程中各使用时间段的待洗餐具图像,根据待洗餐具图像对应的餐具油污程度、餐具数量识别结果和餐具材质识别结果,计算得到识别代价,获取各使用时间段的浊度数值,用以计算浊度代价,根据识别代价和浊度代价,结合各使用时间段的代价权重,计算得到综合洗涤代价,基于综合洗涤代价,对洗碗机的洗涤参数和洗涤过程进行优化,通过洗碗机在洗涤过程中不同使用时间段的识别代价、浊度代价和代价权重计算得到的不同使用时间段的综合洗涤代价,对洗碗机进行优化控制,提高了洗碗机的清洗效率。

    点云去噪模型获取方法、点云融合方法及其相关设备

    公开(公告)号:CN116051427A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310331215.0

    申请日:2023-03-31

    Abstract: 本申请属于数据融合技术领域,公开了一种点云去噪模型获取方法、点云融合方法及其相关设备,基于扩散模型同时对噪声提取模型和点云去噪模型进行迭代训练,以得到训练后的点云去噪模型,可使得到的点云去噪模型能够有效剔除点云数据中的噪声,利用该点云去噪模型对待融合点云数据进行去噪处理后,再进行点云融合,可提高点云融合的精度。

    VR场景实时重建方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115239915B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211150383.1

    申请日:2022-09-21

    Abstract: 本发明涉及三维重建技术领域,具体公开了一种VR场景实时重建方法、装置、电子设备及存储介质,其中,VR场景实时重建方法包括以下步骤:获取基于无人机实时拍摄的图像序列及与图像序列对应的深度图序列;根据深度图序列转换生成点云序列;基于分割模块分割图像序列生成分割图序列;根据点云序列构建场景粗胚模型;在分割图序列的辅助作用下根据自注意力机制卷积层融合点云序列生成融合点云集合;根据融合点云集合生成场景精细模型;对比场景粗胚模型和场景精细模型建立损失函数;更新损失函数至收敛以基于分割模块及自注意力机制卷积层建立重建模型;部署重建模型进行三维重建;该方法获取的重建模型能实时进行高精度真实场景的三维重建。

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