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公开(公告)号：CN118149789A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410155783.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明给出了一种基于里程计局部一致性的无人机集群定位方法和系统，属于无人机集群技术领域，该方法包括：确定无人机集群的关键帧集；构建每架无人机每一时刻的里程计信息损失函数和距离信息损失函数；对关键帧集中每个关键帧中每架无人机依次进行检测和跟踪，以确定每架无人机在对应的关键帧中的像素坐标；构建每架无人机每一时刻的视觉信息损失函数；对里程计信息损失函数、距离信息损失函数和视觉信息损失函数分别进行时间累加，以构建每架无人机的总目标函数；对总目标函数进行迭代优化。本发明的无人机集群定位的准确性高、稳定性好和鲁棒性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788694A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311704621.3
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明属于三维场景重构技术领域，具体涉及一种基于先验学习的室内三维场景语义建模方法及装置，方法包括：获取待建模的室内场景一个或多个角度的图像数据，得到室内场景中每一目标物体的分割图像；基于一个或多个角度的图像数据对应的分割图像得到室内场景中每一目标物体的三维模型；根据一个或多个角度的图像数据对应的分割图像估计出室内场景中每一目标物体的三维边界框；对一个或多个角度的图像数据中的每一图像数据进行估计，得到每一图像数据对应的相机位姿和场景布局参数；根据室内场景中每一目标物体的三维模型、三维边界框以及每一图像数据对应的相机位姿和场景布局参数生成室内三维场景。本发明有效提高建模准确性和建模效率。
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公开(公告)号：CN115902842A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448424.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种基于凹凸角点的激光点云配准方法及装置，方法包括：将单帧点云划分为单线束点云，并将单线束点云中的点依次排列；剔除单线束点云中的无效点，得到单束点云列表；计算单束点云列表中每个点对应的左右向量夹角；根据左右向量夹角确定单束点云列表中的凹角点、凸角点和平面点，得到凹角点集、凸角点集和平面点集；根据当前帧点云与上一帧点云对应的凹角点集、凸角点集和平面点集进行激光点云配准。本发明提取出点云中的平面点和凹凸角点进行激光点云配准，提高激光定位信息输出的可靠性和精确性。
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公开(公告)号：CN119579698A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411573536.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G06T7/80
Abstract: 本申请公开了一种多目广角相机内外参的联合标定方法、装置，设备和介质，可用于无人机定位领域。具体实现方案为：球形腔体内贴有led灯点列阵，多目广角相机放置在球体中心，led灯点依次单个亮起，多相机同帧采集图像；识别每一个相机每一帧图像中的光点位置，根据同帧有无光点统计两两相机间的相关性，根据相关性确定多目广角相机的初始化次序；依照初始化次序，对每一个相机的内参进行初始化赋值，计算每一个相机初始化外参；根据多广角相机初始化的内外参计算每一个led光点的初始化三维空间位置；使用所有相机与所有光点组成的投影误差与不同相机间同帧光点对应射线的距离组成的损失函数，同时优化初始化的多目广角相机内外参和led光点空间位置，得到各广角相机的目标内外参。
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公开(公告)号：CN117705083A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311672742.4
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明属于地图构建技术领域，公开了一种基于多模态的无人机群协同地图构建方法及系统，方法包括：无人机群中的每一无人机根据机载传感器采集飞行区域内的传感器数据，根据传感器数据建立子地图，并对子地图进行局部优化；利用全局场景下的回环检测，将局部优化后的子地图进行融合，使用图优化算法对融合地图进行漂移修正，完成全局地图构建。本发明提高了传感器的可扩展性，且实现自主环境感知。
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公开(公告)号：CN117036447A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310964130.6
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国电子科技南湖研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的室内场景稠密三维重建方法及装置，方法包括根据IMU数据得到IMU里程计；利用IMU数据对雷达数据进行校正，并根据相邻校正后的雷达数据得到雷达里程计；将IMU里程计作为初始化参数，根据视觉数据得到视觉初始位姿，并引入历史全局三维地图对视觉初始位姿进行优化得到视觉里程计；根据雷达数据和视觉数据提取稠密平面点云，转换雷达数据的点云和稠密平面点云得到三维模型，基于匹配雷达里程计和视觉里程计确定三维模型中各点云在视觉数据中的像素，将对应像素的像素值映射至三维模型上得到新的全局三维地图。本发明使用视觉数据、IMU数据和雷达数据，稳定有效地建立高精度室内场景全局三维地图。
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