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公开(公告)号：CN116465396A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210033158.3
申请日：2022-01-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人的协同构图方法，每个机器人本地都维护一个由关键图像帧位姿，及关键帧观测的到的特征点空间位置和特征点对应的描述子组成的局部拓扑地图。在机器人运动的过程中，该地图不断更新，并将地图的增量部分发送至中央服务器。在服务器上，利用基于特征点匹配的位置重识别算法检测各个机器人地图的重合部分，并将有交集的地图合并。先优化各机器人位姿，后将优化后的位姿反馈各机器人。最后以优化后的机器人位姿为先验信息优化地图点坐标。本发明方法的优点是可以节约通信带宽，提高协同构图精度的同时也可以提高各机器人的定位精度。本发明方法能够通过多机器人平台在线协同得到全局地图。
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公开(公告)号：CN115342821A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210930007.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂未知环境下的无人车导航代价地图构建方法。该方法利用激光雷达与深度相机实时点云数据，通过点云数据预处理、地面点云与非地面点云的分割、不可通行区域边缘检测、2.5D高程栅格地图构建、坡度分析等步骤，构建导航代价地图。本发明重点解决流程中的点云分割，不可通行区域边缘检测以及地形坡度分析问题，优点是不仅能够检测位于地面以上的障碍，还能够检测出坑洞等位于地面以下的不可通行区域边缘，此外，本发明还能够通过地形分析，检测出无人车难以通行的区域。本发明方法能够实现无人车在野外复杂未知环境中自主标识障碍并构建导航地图。
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公开(公告)号：CN115342821B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210930007.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂未知环境下的无人车导航代价地图构建方法。该方法利用激光雷达与深度相机实时点云数据，通过点云数据预处理、地面点云与非地面点云的分割、不可通行区域边缘检测、2.5D高程栅格地图构建、坡度分析等步骤，构建导航代价地图。本发明重点解决流程中的点云分割，不可通行区域边缘检测以及地形坡度分析问题，优点是不仅能够检测位于地面以上的障碍，还能够检测出坑洞等位于地面以下的不可通行区域边缘，此外，本发明还能够通过地形分析，检测出无人车难以通行的区域。本发明方法能够实现无人车在野外复杂未知环境中自主标识障碍并构建导航地图。
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公开(公告)号：CN117788944A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311872240.6
申请日：2023-12-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/28 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的废钢判级方法，该方法针对废钢判级智能化问题，首先采集图像并对图像进行运动检测，若图中不存在抓斗则将图像输入进模型识别图中废钢类别，当识别结束后计算整车废钢等级。采用本发明的方法可以区分重废、中废、剪料、统废这四类废钢；准确率高；本发明方法能够在厂房卸料的同时实现废钢的智能评级，使得废钢判级智能化。
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