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公开(公告)号：CN117574776A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311663593.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向任务规划的模型自学习优化方法，任务规划动态调整自学习系统数据预处理包括实时环境数据、任务结果与初步评价；进行任务状态辨识与场景分类；再将辨识的结果作为场景分类的输入，将任务场景按照类型分为简单且短时任务场景、复杂且长时任务场景、实时任务场景常见的任务场景；通过效能评分以及场景分类结果，对任务规划辅助生成自学习网络以及任务规划动态调整自学习网络在不同场景数据下的模型进行自学习优化以及封装，实现具有任务场景针对性的智能任务规划网络。本发明提升任务规划系统对于任务环境态势变化的适应能力，生成具有任务场景针对性的任务规划方案，提升任务规划模型对多种任务场景的适应性。
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公开(公告)号：CN119164407A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411435092.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种定位误差分布和轨迹优化的激光视觉惯性融合定位方法，包括以下步骤：S1：单独使用惯性单元、激光雷达、可见光相机进行位姿估计时，计算位姿估计的误差分布；S2：根据不同场景的特性，分别对惯性单元、激光雷达、可见光相机分配不同的融合权重；S3：使用样条曲线对车辆的运动轨迹进行建模，结合不同权重的位姿估计结果，优化轨迹方程。本发明避免了因某一传感器失效而导致整个系统不稳定，提高了位姿估计的健壮性；优化量是连续的轨迹方程而不是离散的位姿，可以查询任意时刻的车辆位姿，提高了位姿估计的灵活性；传感器的数量可以随意增减，随之带来的计算量并不会指数级地增长，提高了系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN119984258A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510245001.0
申请日：2025-03-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/18 , G01S19/47 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种考虑运动约束的地面车辆惯性定位增强方法，包括以下步骤：基于微机电惯性测量单元(MEMS‑IMU)测量的加速度、角速度进行地面车辆位姿递推解算；分别利用车辆直行、转弯两种行驶工况下的数据训练深度神经网络，使深度神经网络可以根据MEMS‑IMU测量、轮速计测量及转角传感器测量实时预测车辆的横向、垂向速度，并以方差的形式给出预测的置信度；深度神经网络预测的横向、垂向速度与车辆后轴车轮转速和前轮转角共同构成运动约束，通过误差状态卡尔曼滤波算法修正MEMS‑IMU位姿解算的累计误差，得到准确的车辆位姿。本发明可以修正地面车辆惯性定位的累计定位误差，提高地面车辆惯性定位的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114170288B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111439939.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/55 , G06T7/11 , G06T7/73 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于面元的三维重建方法及装置，所述方法包括：结合待重建场景的深度图和双目彩色图像，基于面元方法，进行边缘点检测和超级像素提取，并引入正则化约束得到稠密的三维地图。本发明可明显减少重建图像中边缘“空洞”的生成、提高平面重建光滑度、三维重建的鲁棒性，并极大提高基于面元的三维重建在边缘处的重建精确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115218896A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210459133.X
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种随动部署信标辅助的地下机器人定位方法，基于IMU测量机器人线运动信息和角运动信息，根据机器人初始位姿和位姿递推方程递推机器人位姿；结合传感器观察，对加速度测量偏置和角速率测量偏置的误差进行估计；信标随机器人运动被部署在历史轨迹上，其存储有此时机器人的位置坐标，且信标与机器人实时通讯及测距，基于被部署信标对机器人的累计定位误差进行修正；将滤波后的误差状态估计注入到名义状态估计中，获得准确的机器人位置估计，误差状态注入后进行重置用以下一个滤波周期的估计。通过地下机器人在前进过程中主动部署信标，利用被部署信标与机器人之间的距离观测，修正机器人的累计定位误差，提高机器人的定位精度。
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公开(公告)号：CN117875646A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043003.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提出了一种多节点多目标任务规划辅助生成方法，该方法全面考虑任务约束关系，融合节点、目标及环境属性，实现多节点多目标的协同分配策略，获得单节点时序任务序列。在已生成单节点任务序列的基础上，针对地面无人装备、无人机和人员多种任务执行节点的不同通行能力选择符合各自通行能力的全局路径规划方法，获得满足任务需求的全局路径。最后，给出确定各个评估指标的权重，实现任务规划效果评估的量化输出，为方案优劣提供依据。
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公开(公告)号：CN114674312A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210303070.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种协同定位和建图方法和装置、存储介质包括：建立多节点之间的无线通信网络；多节点对初始位置的同一场景进行激光建图，获得多节点间的初始位姿约束，进而确定全局坐标系；多节点根据初始位置的点云图，向不同方向分散运动，每个节点独立地进行同时定位和建图，直到完成规定区域的定位建图任务；在每个节点独立地进行同时定位和建图过程中进行通信时，交换各自节点历史的点云编码和优化后的坐标，以检测是否经过同一区域，并加入到位姿图中进行全局优化。采用本发明的技术方案，以解决针对单个无人节点在探索较大区域时存在的传感器作用范围小、观测能力有限、计算复杂性高、存储性差问题。
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公开(公告)号：CN114170288A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111439939.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面元的三维重建方法及装置，所述方法包括：结合待重建场景的深度图和双目彩色图像，基于面元方法，进行边缘点检测和超级像素提取，并引入正则化约束得到稠密的三维地图。本发明可明显减少重建图像中边缘“空洞”的生成、提高平面重建光滑度、三维重建的鲁棒性，并极大提高基于面元的三维重建在边缘处的重建精确性和稳定性。
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