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公开(公告)号：CN114659556A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210204044.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种面向巡视器的可分离式星表材质识别方法和系统，包括：巡视器释放位于其内部的移动感知子系统；该移动感知子系统移动至该巡视器周围指定地点，采集识别该指定地点的星表材质数据；根据该星表材质数据，辅助巡视器进行安全的路径规划和避障。本发明借助可分离式移动子系统，巡视器停留在安全区域控制子系统的移动，完成待行驶路径或待探索区域的星表数据的收集和传输，巡视器根据子系统传回的数据进行材质识别。本发明将有效提高巡视器在星表探索过程中的生存能力，提高探索效率。
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公开(公告)号：CN114659556B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210204044.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种面向巡视器的可分离式星表材质识别方法和系统，包括：巡视器释放位于其内部的移动感知子系统；该移动感知子系统移动至该巡视器周围指定地点，采集识别该指定地点的星表材质数据；根据该星表材质数据，辅助巡视器进行安全的路径规划和避障。本发明借助可分离式移动子系统，巡视器停留在安全区域控制子系统的移动，完成待行驶路径或待探索区域的星表数据的收集和传输，巡视器根据子系统传回的数据进行材质识别。本发明将有效提高巡视器在星表探索过程中的生存能力，提高探索效率。
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公开(公告)号：CN115453880A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211156355.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于对抗神经网络的用于状态预测的生成模型的训练方法，所述对抗神经网络包括生成模型和判别器，所述生成模型和判别器均包括多层全连接网络，所述方法包括：S1、从目标系统的约束条件下的所有可行的可能控制动作中，采样多条预测时域长度的控制动作序列，并将每条控制动作序列送入目标系统的真实环境中进行执行获得每条控制动作序列对应的目标系统的目标状态序列，将每条控制动作序列送入生成模型获得每条控制动作序列对应的目标系统未来状态预测序列；S2、以目标系统当前的状态、每条控制动作序列、每条控制动作序列被执行后对应的目标系统的目标状态序列组成样本，生成训练集；S3、采用训练集对生成对抗网络进行多次训练至收敛。
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公开(公告)号：CN113466890A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110590374.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于关键特征提取的轻量化激光雷达惯性组合定位方法和系统，包括：利用惯性预积分的中间变量补偿激光点云的运动畸变；提取激光雷达关键帧中的线、面特征，完成帧间特征匹配；定量地评估激光雷达特征匹配约束的有效性；剔除低效的特征约束；选定合适的回环检测时机，在保证精度的前提下，降低计算成本，实现三维点云的建图和高精度的定位、姿态估计。
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公开(公告)号：CN117419720A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311229497.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于分层强化学习进行同步定位与建图的方法，包括：获取分层强化学习模型，其包括定位模块、地图重建模块、全局策略模块、规划器和局部策略模块；持续获取成对观测图，并由所述分层强化学习模型基于强化学习确定控制所述机器人在所处环境运动的控制动作、定位结果和更新所处环境对应的地图，其中，执行当前的控制动作后收集训练数据用于全局策略模块的强化学习，每条训练数据包括一个控制动作对应的全局奖励，所述全局奖励与探索效率和地图精度正相关并在该控制动作导致产生回环信号后对探索效率进行额外奖励。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115453880B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211156355.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05B13/04 , G06N3/092 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于对抗神经网络的用于状态预测的生成模型的训练方法，所述对抗神经网络包括生成模型和判别器，所述生成模型和判别器均包括多层全连接网络，所述方法包括：S1、从目标系统的约束条件下的所有可行的可能控制动作中，采样多条预测时域长度的控制动作序列，并将每条控制动作序列送入目标系统的真实环境中进行执行获得每条控制动作序列对应的目标系统的目标状态序列，将每条控制动作序列送入生成模型获得每条控制动作序列对应的目标系统未来状态预测序列；S2、以目标系统当前的状态、每条控制动作序列、每条控制动作序列被执行后对应的目标系统的目标状态序列组成样本，生成训练集；S3、采用训练集对生成对抗网络进行多次训练至收敛。
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公开(公告)号：CN118411424A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410481235.0
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/80 , G06V20/90 , G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/74 , G01S7/497 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本发明提出一种基于平面匹配的相机与激光雷达自动外参标定方法和装置，包括把原始图像的语义实例结合深度信息转换到激光雷达坐标系下，提取激光雷达点云平面并计算平面方程；两阶段匹配图像平面点云与激光雷达点云平面，第一阶段使用倒角距离进行初步匹配，第二阶段则采用平面夹角来进一步精确；在激光雷达坐标系下，以图像平面点落在激光雷达点云对应平面方程上为约束，完成外参优化。该框架利用图像平面点到激光雷达点云平面的距离来进行优化，在提高了相机光轴方向上的标定精度的同时，也降低了对初始外参精度的要求。
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公开(公告)号：CN113466890B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110590374.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于关键特征提取的轻量化激光雷达惯性组合定位方法和系统，包括：利用惯性预积分的中间变量补偿激光点云的运动畸变；提取激光雷达关键帧中的线、面特征，完成帧间特征匹配；定量地评估激光雷达特征匹配约束的有效性；剔除低效的特征约束；选定合适的回环检测时机，在保证精度的前提下，降低计算成本，实现三维点云的建图和高精度的定位、姿态估计。
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公开(公告)号：CN119164403A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411400588.X
申请日：2024-10-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出一种面向非结构化环境可通行区域的路径规划方法及装置，该方法包含：输入可通行区域的二维栅格地图，其中栅格地图以像素表示可通行区域和障碍物，提取可通行区域边界；从轨迹点集中获取与运动体的当前位置满足第一条件的第一轨迹点，依据该可通行区域边界，调整该第一轨迹点，得到目标轨迹点；计算从该当前位置到该目标轨迹点的最优路径作为候选轨迹；将该当前位置、该目标轨迹点、该候选轨迹及该可通行区域边界加入超图，利用可通行区域边界约束、动力学约束和运动学约束建立目标约束，优化得到从该当前位置到该目标轨迹点的优化轨迹。该方法提高了非结构化环境场景下，路径规划的安全性和实时性，进而提高了路径规划的精确度。
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公开(公告)号：CN119148711A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411290060.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种混合地形轨迹规划系统，用于在混合地形环境下为行进目标规划行进路径，所述系统包括：感知处理模块，其配置有预训练语义分割网络和编码器；其中，所述预训练语义分割网络用于对行进目标采集的多个时刻连续的RGB地形图像进行语义特征提取以得到每个时刻的多标签地形特征图；所述编码器用于对每个时刻的多标签地形特征图进行编码处理以得到每个时刻的混合地形语义特征图；轨迹规划模块，用于基于其上配置的策略网络对行进目标采集的多个时刻连续的行进目标的行进状态、地形深度图以及感知处理模块传递的与之对应的多个时刻连续的混合地形语义特征图进行处理以获取目标规划轨迹。
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