一种基于摄像头和3D激光雷达的联合标定方法

    公开(公告)号:CN112614189B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202011447659.3

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于摄像头和3D激光雷达的联合标定方法,属于机器人或无人车技术领域。本发明首先对3D激光雷达的点云数据进行聚类分析,然后,通过3D‑2D投影方法,将点云数据聚类分析结果投影至摄像头采集的图像序列中,最后,通过调整动态配置中的旋转欧拉角,并利用ros环境下的可视化工具rviz,使目标物体的聚类点云数据投影结果和图像序列中的目标物体相互一致对应,实现3D激光雷达和摄像头间的空间旋转矩阵。该方法通过基于摄像头和3D激光雷达的联合标定,能够简单、快速地确定摄像头和3D激光雷达坐标系之间的空间变换关系。

    一种无导航卫星信号下的自主定位方法

    公开(公告)号:CN112612788B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202011460748.1

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种无导航卫星信号下的自主定位方法,属于无人车、机器人技术领域。本发明采用正态分布变换同步定位与地图生成(NDT‑SLAM)的自主定位方法,通过正态分布变换占用地图(NDT‑OM)方法形成基于三维激光雷达扫描数据的NDT‑OM局部地图,并通过NDT‑D2D匹配方法完成局部NDT‑OM地图之间的匹配,并在此基础上融合由惯性导航系统(INS)与里程计生成的位置估计信息与局部地图匹配信息,该方法能够有效融合激光雷达、INS与里程计等多源传感器信息,实现无人车、机器人等智能系统在无导航卫星信号下的准确自主定位。

    信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法

    公开(公告)号:CN113156473A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110238535.2

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 本发明属于导航定位或机器人技术领域,具体涉及一种信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法。该方法包括:选取训练样本以及标签;对采集到的样本数据进行初步权重计算和批标准化处理;批处理操作之后的数据正向传播及误差反向传播;对上述训练好的模型利用测试集进行评价;该方法采用基于RNN的多源信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法,能够有效对智能系统运行环境的导航卫星信号状态进行特征抽取,根据连续时间段内的卫星信号状态特征输出当前时刻卫星信号状态判别值,实现智能无人系统的信息融合定位系统对卫星信号环境的自适应判别。

    一种基于摄像头和3D激光雷达的联合标定方法

    公开(公告)号:CN112614189A

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011447659.3

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于摄像头和3D激光雷达的联合标定方法,属于机器人或无人车技术领域。本发明首先对3D激光雷达的点云数据进行聚类分析,然后,通过3D‑2D投影方法,将点云数据聚类分析结果投影至摄像头采集的图像序列中,最后,通过调整动态配置中的旋转欧拉角,并利用ros环境下的可视化工具rviz,使目标物体的聚类点云数据投影结果和图像序列中的目标物体相互一致对应,实现3D激光雷达和摄像头间的空间旋转矩阵。该方法通过基于摄像头和3D激光雷达的联合标定,能够简单、快速地确定摄像头和3D激光雷达坐标系之间的空间变换关系。

    一种自主定位方法与系统

    公开(公告)号:CN109459769A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201811351364.9

    申请日:2018-11-14

    CPC classification number: G01S19/37 G01S19/45

    Abstract: 本发明涉及一种不完全依赖导航卫星信号的自主定位方法与系统,包括:当在设定时间期限内不能获取导航卫星定位时,基于最近获取的导航卫星定位的第一位置信息和多传感器数据,采用扩展卡尔曼滤波方法进行计算得到当前的位置信息。本发明为一种不完全依赖导航卫星信号的自主定位方法与系统,当导航卫星系统受到电磁干扰等环境影响时,机器人或无人车智能通过获取有限的导航卫星信号,仍然能够准确进行定位。

    基于概率分析的环境构建方法

    公开(公告)号:CN105573318B

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201510940000.4

    申请日:2015-12-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于概率分析的环境构建方法,属于机器人或无人车技术领域。本发明通过一种基于概率分析的环境构建方法利用激光雷达提供的点云数据,对机器人当前的未知外部环境进行统计分析,将激光雷达采集的点云数据转换成可通行、未知以及障碍物等三类状态的地形分类地图,从而实现准确地构建环境,提高了环境构建的精度,为机器人自主导航时的障碍规避提供了可靠保障。

    信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法

    公开(公告)号:CN113156473B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202110238535.2

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 本发明属于导航定位或机器人技术领域,具体涉及一种信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法。该方法包括:选取训练样本以及标签;对采集到的样本数据进行初步权重计算和批标准化处理;批处理操作之后的数据正向传播及误差反向传播;对上述训练好的模型利用测试集进行评价;该方法采用基于RNN的多源信息融合定位系统卫星信号环境的自适应判别方法,能够有效对智能系统运行环境的导航卫星信号状态进行特征抽取,根据连续时间段内的卫星信号状态特征输出当前时刻卫星信号状态判别值,实现智能无人系统的信息融合定位系统对卫星信号环境的自适应判别。

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