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公开(公告)号：CN112305570B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011141570.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明属于导航定位设备性能测试技术领域，具体涉及一种导航定位设备的动态性能测试系统及测试方法。该测试系统包括处理装置、轨道、运动载体、触发装置以及标准定位设备；标准定位设备为全站仪或者激光跟踪仪，用于对运动载体进行定位；运动载体用于搭载待测导航定位设备，导向移动装配在所述轨道上；处理装置用于根据标准定位设备对运动载体的定位结果以及运动载体和待测导航定位设备之间的空间位置关系，得到标准定位设备对待测导航定位设备的定位结果，并与待测导航定位设备对自身的定位结果进行比较，以根据比较结果对所述待测导航定位设备的动态定位精度性能进行测试。本发明实现对高精度的待测导航定位设备的定位精度性能的要求。
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公开(公告)号：CN112268559B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202011139815.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下融合SLAM技术的移动测量方法，属于点云数据处理技术领域。测量方法包括：获取激光点云数据、载体的位姿；利用载体的位姿消除激光点云数据的运动畸变；进而通过SLAM技术进行子地图的配准，构建局部因子图；局部因子图包括里程计因子、IMU预积分因子、第一配准因子、小闭环因子、以及子地图；优化局部因子图后得到载体的局部运动轨迹以及优化后的子地图；以优化后的子地图为优化单元，构建全局因子图；全局因子图包括第二配准因子、连续配准因子、大闭环因子以及GNSS因子；优化全局因子图后，得到载体的全局运动轨迹以及全局地图。本发明通过将SLAM技术与GNSS/IMU定位技术融合，有效提升了定位轨迹的平滑度，并且提高了地图构建的精度。
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公开(公告)号：CN112257597B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011141582.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种点云数据的语义分割方法，属于点云数据处理技术领域。本发明从点云数据的几何特性出发，结合深度学习底层理论构建语义分割网络模型，该语义分割网络模型将CrossLink网络结构与深度学习理论中的Densenet网络相结合，保证了不同尺度下点云信息充分融合，增加了点云语义分割场景尺度变化的鲁棒性。解决了点云实际处理工程中分割精度不佳、分割消耗时间长以及处理点云数据量有限的问题。
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公开(公告)号：CN112304218A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011139819.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明涉及工业机器人的工具中心点位置标定方法及系统，属于工业机器人标定技术领域，本发明的标定方法通过五个点测量得到法兰末端坐标系在激光跟踪仪下的变换矩阵，之后无论给机器人安装何种工具，都只需要利用跟踪仪再测得一个点，即固定在工具上的靶球位置，就能解算TCP位置，有效提高了标定的效率。由于本发明的方法不需要控制机器人运动，只需要利用激光跟踪仪测得法兰盘上的多个位置，就能完成TCP的位置标定，大大简化了标定过程；并且，由于无需机器人运动，也避免了机器人的位置误差引入标定过程，提高了标定精度。
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公开(公告)号：CN112268559A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011139815.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下融合SLAM技术的移动测量方法，属于点云数据处理技术领域。测量方法包括：获取激光点云数据、载体的位姿；利用载体的位姿消除激光点云数据的运动畸变；进而通过SLAM技术进行子地图的配准，构建局部因子图；局部因子图包括里程计因子、IMU预积分因子、第一配准因子、小闭环因子、以及子地图；优化局部因子图后得到载体的局部运动轨迹以及优化后的子地图；以优化后的子地图为优化单元，构建全局因子图；全局因子图包括第二配准因子、连续配准因子、大闭环因子以及GNSS因子；优化全局因子图后，得到载体的全局运动轨迹以及全局地图。本发明通过将SLAM技术与GNSS/IMU定位技术融合，有效提升了定位轨迹的平滑度，并且提高了地图构建的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232248A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011141551.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多线LiDAR点云数据平面特征的提取方法及装置。提取方法包括：获取多线LiDAR的原始点云数据，得到包括N条扫描线的距离图像；找出每条扫描线的断点，利用断点将各扫描线分割为若干子段；以子段为单位进行扫描线上和扫描线间的生长，得到合并子段；根据合并子段的面积、维度特征描述符、点集变化最小的方向、被投票平面的法向量确定合并子段在各个潜在平面上的投票得分，选取得分较高的若干个潜在平面作为该合并子段的候选平面；选出为候选平面投票的合并子段进行平面拟合，得到若干平面片；将若干平面片进行以点为单位的区域生长，生长停止后计算各平面片的参数，完成平面特征的提取。本发明能够准确和完整的提取出多线LiDAR点云的平面特征。
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公开(公告)号：CN110443836A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910550064.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于平面特征的点云数据自动配准方法及装置，属于三维激光扫描技术领域。本发明首先通过平面分割算法对点云数据进行平面分割得到平面片，并计算各平面属性信息，然后通过平面片属性信息、平面间相互关系以及旋转平移几何约束建立平面片间的对应关系，得到用于坐标转换参数求解的对应平面对集合，利用平面参数求解坐标转换参数，根据建立的点云配准总体一致性度量，选择最优解，即为最终配准结果。该方法综合利用平面属性信息、平面间约束以及空间几何约束确保了配准过程的准确性和高效性，且不依赖额外的强度或色彩信息，对于各种平台获取的点云数据均能有效进行配准，适用性强。
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公开(公告)号：CN116681772A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310334784.0
申请日：2023-03-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种非共视下多相机在线标定方法，属于相机标定技术领域。本发明首先借助标定板获取各相机在各自标定板系下的实时位姿，然后利用视觉捕捉系统获取与相机固连的刚体实时位姿，对获取到的位姿数据进行同步对齐后，计算各相机与刚体间的位姿变换矩阵，进而计算各相机间的位姿变换矩阵。本发明无需相机间存在共视区域，无需借助复杂辅助设备，只需利用标定板和视觉捕捉系统，便可实时获取多相机的外参，实现对多相机的自动化高精度在线实时标定，解决了非共视下多相机标定效率低且标定精度不高的问题，提高了非共视条件下多相机标定的效率和精度。
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公开(公告)号：CN112305558B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202011141581.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种利用激光点云数据的移动机器人轨迹确定方法及装置，属于定位技术领域。方法包括：获取每帧的扫描点云数据；提取点特征和平面特征；根据相邻两帧的点特征确定点特征关联，平面特征确定相邻两帧是否存在平面特征关联；若存在平面特征关联，则根据这两帧中关联的平面对的法向量确定相关矩阵；若相关矩阵的秩小于满秩，或者秩等于满秩、且条件数大于条件数设定阈值，则结合平面特征关联和点特征关联确定帧间位姿变换矩阵；若秩等于满秩、且条件数小于等于条件数设定阈值，则根据相关矩阵确定帧间位姿变换矩阵。本发明通过对平面特征的系统约束进行判断，进而选择不同的方法确定移动机器人的帧间位姿变换矩阵，提高了定位的精度。
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公开(公告)号：CN114161425A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111626426.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种工业机器人的误差补偿方法，属于工业机器人技术领域。误差补偿方法包括：将指定运动位置输入初始机器人运动学模型，利用逆向运动求解出各关节轴的旋转角；将得到的各关节轴的旋转角输入实际机器人运动学模型，利用正向运动求解得到指定运动位置对应的第一补偿位置；将工业机器人的运动空间进行网格划分，确定第一补偿位置所处的网格，根据该网格的各顶点误差，利用空间插值方法得到该网格中第一补偿位置处的误差，进而结合第一补偿位置和该点的误差得到第二补偿位置，以第二补偿位置进行误差补偿。本发明结合了轴线测量法和空间网格法对工业机器人进行误差补偿，有效提高机器人的绝对定位精度。
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