公开(公告)号：CN118654658A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410457529.X

申请日：2024-04-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 裴福俊 ,  吕永正 ,  石铭杰 ,  孔翔飞

IPC: G01C21/00 ,  G01S17/89 ,  G06F16/587 ,  G06F16/29 ,  G06T3/04 ,  G06T3/4092

Abstract: 本发明公开了基于2D激光雷达SLAM的动态地图加载方法，基于二维Lidar SLAM获取空间坐标(x,y)与图像坐标(u,v)的转化关系，并将其表达为M；(2)将地图划分成n行、m列的多个子图Gi，在该子图Gi中，每一个子图Gi的宽、高由wi、hi定义，并且利用变换矩阵M，确定子图Gi中任一点j的像素位置#imgabs0#对应的全局坐标；动态加载选定的子地图。通过只加载地图一部分，并根据当前位置动态地加载其余部分，有效降低系统资源的使用。本发明减少了系统资源和计算成本，提升了定位导航的实时性能。拓展二维Lidar SLAM技术在无人驾驶车辆、移动机器人等装置中的适用范围，而不受限于场景尺寸，降低此类应用场景下设备的成本。

公开(公告)号：CN117119377A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310849721.9

申请日：2023-07-12

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 裴福俊 ,  石铭杰 ,  孔翔飞

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  H04W64/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明公开了基于滤波Transformer的室内指纹定位方法，考虑到移动设备的异质性会引起RSS差异，利用深度学习模块缓解信号差异，从而较准确的估计位置信息，增强指纹定位系统的稳定性；对于大场景下指纹信息为稀疏向量，利用attention模块有选择性地提取特征，同时采用频域滤波的方法，利用可学习滤波模块在频域提取特征并降低噪声干扰。这样有助于获取更加有效的提取指纹特征，从而获得更加准确的位置估计结果；由于位置信息序列具有内在联系，使用attention可学习模块来获取位置信息序列中各个元素之间的相关性，有效利用位置信息的内在联系。再分别计算位置信息序列中各个元素和指纹信息之间的相关性，实现进行紧耦合的位置估计，提高位置估计的准确性。