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公开(公告)号：CN118836890A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410836705.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应体素分割地图的激光里程计，涉及智能驾驶技术领域，解决了使用固定下采样尺寸在尺度多变的场景中失效的技术问题，其技术方案要点利用点云的空间特性自适应体素分割；利用点云的分割结果双重注意力下采样得到关键点；再通过自适应阈值的混合迭代优化方法获得稳健位姿。该方法在满足实时性的要求下，能够根据环境的变化，自适应调节系统参数，以获得较好的点云分割结果和稳健的位姿，在自动驾驶、机器人领域有较好的应用前景。且该方法的结构简单，计算量小，自适应能力强，具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113701756B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110891317.9
申请日：2021-08-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种新型自适应无人车辆倒车入库路径规划与跟踪方法，包括以下步骤：步骤10)利用车载传感器获取车辆信息和车库信息；步骤20)根据车辆信息和车库信息，基于贝塞尔曲线计算倒车路径；步骤30)基于纯跟踪算法对倒车路径进行跟踪，完成车辆的倒车入库。本发明新型自适应无人车辆倒车入库路径规划与跟踪方法，利用车辆信息与车库信息之间的关系，基于贝塞尔曲线计算得到倒车路径，再基于纯跟踪算法进行倒车路径跟踪，完成车辆的倒车入库。本发明实施例方法对于不同相对位置的不同大小车辆与车库有较好的适用性，车辆能自动准确完成倒车入库。本发明方法计算复杂度低，能够在实车嵌入式控制器上实现，有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112550294A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011276341.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶汽车路径跟踪的技术领域，尤其涉及一种基于车辆故障信号隔离的路径跟踪控制方法。具体包括以下步骤：S1.建立车辆的动力学模型并将其线性化；S2.构建目标函数，并确定前轮偏角约束、前轮偏角增量约束和轮胎侧向角动态约束，并以此建立模型预测控制器；S3.使用一种将卡尔曼滤波与卡方检验相结合的方法进行故障信号的检测并将其隔离；S4.使用隔离故障信号后的传感器数据进行车辆的路径跟踪控制。本发明优点在于算法结构简单、计算高效，可以较好的使用在无人驾驶车辆的多传感器数据融合中，对车辆的路径跟踪控制有很大的帮助，有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118644633A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410836709.9
申请日：2024-06-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光与视觉融合的高空大范围真实场景重建方法，涉及三维重建技术领域，解决了重建大范围场景容易失效且重建周期长的技术问题，其技术方案要点利用激光雷达和可见光相机的互补特性实时重建场景；利用可见光相机获取真实场景的纹理信息和视觉特征；利用激光雷达获取场景的空间结构信息；利用自适应注意力下采样获得稳定的骨干点；利用具有特征约束的自适应迭代优化方法估计稳健位姿。该算法在满足实时性的要求下，具有较高的准确性和鲁棒性，在机器人、三维重建领域有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112550294B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202011276341.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶汽车路径跟踪的技术领域，尤其涉及一种基于车辆故障信号隔离的路径跟踪控制方法。具体包括以下步骤：S1.建立车辆的动力学模型并将其线性化；S2.构建目标函数，并确定前轮偏角约束、前轮偏角增量约束和轮胎侧向角动态约束，并以此建立模型预测控制器；S3.使用一种将卡尔曼滤波与卡方检验相结合的方法进行故障信号的检测并将其隔离；S4.使用隔离故障信号后的传感器数据进行车辆的路径跟踪控制。本发明优点在于算法结构简单、计算高效，可以较好的使用在无人驾驶车辆的多传感器数据融合中，对车辆的路径跟踪控制有很大的帮助，有较好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113701756A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110891317.9
申请日：2021-08-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种新型自适应无人车辆倒车入库路径规划与跟踪方法，包括以下步骤：步骤10)利用车载传感器获取车辆信息和车库信息；步骤20)根据车辆信息和车库信息，基于贝塞尔曲线计算倒车路径；步骤30)基于纯跟踪算法对倒车路径进行跟踪，完成车辆的倒车入库。本发明新型自适应无人车辆倒车入库路径规划与跟踪方法，利用车辆信息与车库信息之间的关系，基于贝塞尔曲线计算得到倒车路径，再基于纯跟踪算法进行倒车路径跟踪，完成车辆的倒车入库。本发明实施例方法对于不同相对位置的不同大小车辆与车库有较好的适用性，车辆能自动准确完成倒车入库。本发明方法计算复杂度低，能够在实车嵌入式控制器上实现，有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111234887A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010087624.7
申请日：2020-02-11
Applicant: 东南大学
IPC: C10L1/02
Abstract: 本发明公开了一种长链含氧液体燃料前驱体的制备方法，包含以下步骤：步骤一，向反应器中加入0.5～10g微晶纤维素、0.01～0.1g固体碱催化剂和30～50g供氢溶剂；步骤二，用惰性气体置换反应器内的空气，并在室温下加压至2-4MPa后密封反应器；步骤三，将反应器放入加热装置中，以500～1000r/min的搅拌速度搅拌，以5～150℃/min的速率升温到260～340℃，反应1～6小时后，将反应器迅速放入冰水中冷却至室温，打开反应器分离出液相产物，即可得富含羰基化合物的长链含氧液体燃料前驱体。本发明利用纤维素得到富含羰基化合物的长链含氧燃料前驱体，可直接通过羟醛缩合反应制备长链含氧燃料，从而改善柴油机的燃烧及排放特性。
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公开(公告)号：CN116128946B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202211588573.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘导向和注意力机制的双目红外深度估计方法，涉及计算机视觉中的双目视觉技术领域，解决了因红外图像具有纹理不清晰、边缘模糊、特征不明显等缺陷而导致的深度估计精度低的技术问题，其技术方案要点是引入基于伽马校正和中值滤波的图像预处理模块以增强图像边缘和细节信息，为卷积神经网络提供更多可被挖掘的深层次特征表示；在高维特征图中构建混合注意力模块以获取待匹配特征间不同通道和空间位置的深度关联，促进后续网络进行有效的深度推理；同时引入边缘导向模块，构造“边缘‑深度”联合损失函数以生成边缘清晰、深度平滑且不存在深度空洞的前景深度
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公开(公告)号：CN116012620A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211578227.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于代价群组注意力和边缘强化的红外立体匹配方法，涉及计算机视觉中的双目视觉技术领域，解决了低辨识度环境下红外立体匹配精度不高的技术问题，其技术方案要点是基于canny边缘检测算法和边缘特征提取网络提取原始图像的多尺度边缘特征；结合多尺度边缘特征及原始图像特征构建边缘强化模块以获取融合特征；利用融合特征构造代价群组注意力模块；经代价聚合和视差回归获取预测视差图。本发明创新采用边缘强化模块和代价群组注意力模块，分别能够补充和聚焦红外立体匹配过程中的有益特征，以获得更好的立体匹配精度。
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公开(公告)号：CN116128946A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211588573.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘导向和注意力机制的双目红外深度估计方法，涉及计算机视觉中的双目视觉技术领域，解决了因红外图像具有纹理不清晰、边缘模糊、特征不明显等缺陷而导致的深度估计精度低的技术问题，其技术方案要点是引入基于伽马校正和中值滤波的图像预处理模块以增强图像边缘和细节信息，为卷积神经网络提供更多可被挖掘的深层次特征表示；在高维特征图中构建混合注意力模块以获取待匹配特征间不同通道和空间位置的深度关联，促进后续网络进行有效的深度推理；同时引入边缘导向模块，构造“边缘‑深度”联合损失函数以生成边缘清晰、深度平滑且不存在深度空洞的前景深度图，为智能体在低照度环境下维持正常运转提供可能。
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