-
公开(公告)号：CN118550613A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410612593.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 江苏中煤矿山设备有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ros系统的矿井无人驾驶地面点剔除方法，创建python脚本，导入rospy、numba和numpy库文件，并设置全局变量，包括体素网格的分辨、点云在水平面上的宽度和高度的限制、点云在垂直方向上的最大高度限制和去除地面点时使用的高度差阈值；创建点云订阅函数，并设置相应的订阅参数，以读取点云数据，并转换为一个numpy数组，保留水平面上的宽度、高度和垂直方向上的最大高度范围内的点；创建地面点剔除函数，以计算每个体素中点云的最大和最小高度的差值，结合高度差阈值，去地面点；使用Numba对地面点剔除函数进行加速，并设置相应的加速参数；创建点云发布的函数，并设置相应的发布参数，以将剩余点云发布到新的ros话题。本发明复杂度低，并基于Numba进行了进一步加速，可以运行于性能受限的井下设备并无缝接入ros系统，具有较高的潜在商业价值。
-
公开(公告)号：CN120071266A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510005115.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于4D毫米波雷达伪图像与单目视觉图像融合的交通目标检测方法，通过一个针对稀疏雷达数据进行特征提取的预编码器得到三通道雷达特征图；将三通道雷达特征图经过一个动态卷积模块，单目视觉图像数据使用自注意力模块进行处理；使用一个连接模块用于混合两种输入特征；通过雷达与图像融合后的特征回归出边界框的坐标与类别。此外，多任务模型平衡了摄像头和雷达的重要性，可以同时进行交通目标检测和可驾驶区域语义分割两种任务。本发明对于解决城市复杂环境下存在遮挡情况的密集交通目标识别问题，以及无车道线标识时对来向和去向车道的可驾驶区域语义分割问题具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN112459964A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011227768.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏金风科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑风力机变桨控制器积分饱和的自适应桨距角控制方法，针对风力机采取桨距角调节方式实现限功率控制的过程中，由于积分饱和作用导致PI变桨控制器性能下降的现象，提出了一种抗积分饱和的自适应桨距角控制方法，在考虑变桨执行机构的惯性、速率限制特点的基础上，通过桨距角参考指令和实际指令的差值对PI控制器的积分时间常数进行自适应调整，实现风力机PI变桨控制器的抗积分饱和运行，有效避免了风速剧烈波动时控制器性能下降的问题。本发明提出了适用于风力机变桨系统的抗积分饱和方法，改进了风速剧烈波动时风力机PI变桨控制器的控制性能，可以减弱风轮转速的波动程度，能够减小变桨机构的动作幅度，缓解变桨系统的机械疲劳。
-
公开(公告)号：CN119758286A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510005114.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载传感器系统的室内环境动态目标检测方法，采集激光雷达数据和毫米波雷达数据；使用DBSCAN算法对预处理后的激光雷达数据进行预聚类，依据各个方向点云分布方差均值更新欧氏距离计算公式，使用更新后欧式距离计算公式对预处理后的激光雷达数据进行改进的DBSCAN聚类，得到激光雷达目标最终聚类簇集合；构建扩展卡尔曼滤波跟踪器对激光雷达目标的位置进行跟踪，计算目标的位移、速度和运动方向信息；从毫米波雷达数据中提取出多普勒速度以及方位角信息，计算多普勒速度在车辆运动方向的映射，计算车辆运动方向速度值分布曲线，寻找分布曲线峰值处速度值为车辆自运动速度；计算目标绝对运动速度，判断是否为运动目标。本发明可以减少算法开销，保证检测实时性。
-
公开(公告)号：CN118483719A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410625628.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京理工大学 , 无锡联坤科技有限公司
IPC: G01S17/931 , G01S17/36 , G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的矿井环境下自动驾驶定位的快速回环检测方法。该方法将激光雷达的点云首先进行区域限制，进行直通滤波，之后在俯瞰图的视角下进行空间的网格划分，再在每个网格中进行点云高度累积，超过一定阈值的点云进行保留；其次，将处理后的点云根据环形和扇形的分区进行点云平均高度的记录，保存成为二维的矩阵，形成单帧激光雷达的描述子，再利用每个环形区域的编码值构建kd树实现快速检索，将候选帧与当前帧的描述子进行相似度计算，得到最佳匹配完成回环检测。本方法利用障碍物的点云特征进行回环检测，本发明解决了现有的激光雷达回环检测方法面对矿井场景下出现大量假阳性的问题，可以实现在具有隧道顶部和坡度变化大的场景下有效准确的回环检测。本方法可以无缝接入ros系统，利用numba加速以后能够实时处理点云数据，具有较高的潜在的商业价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115830463A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211173910.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达射频图像与单目视觉图像融合的交通目标检测方法，通过两个独立的特征提取模块分别对雷达射频图像与单目视觉图像进行特征提取得到两个低分辨特征图；将两个低分辨率特征图拼接并送入反卷积模块用于生成高分辨率特征图；使用一个热力图模块用于压缩高分辨率特征图的冗余通道生成热力图；通过基于位置的非极大值抑制得到目标在极坐标俯视图下的类别与位置。此外，在网络训练过程中一种数据置乱方法被用于缓解过拟合问题，使得网络鲁棒性进一步提升。本发明在极端天气、不良光照、甚至单传感器失效的交通场景下仍然能够有效工作，具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN112459964B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202011227768.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏金风科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑风力机变桨控制器积分饱和的自适应桨距角控制方法，针对风力机采取桨距角调节方式实现限功率控制的过程中，由于积分饱和作用导致PI变桨控制器性能下降的现象，提出了一种抗积分饱和的自适应桨距角控制方法，在考虑变桨执行机构的惯性、速率限制特点的基础上，通过桨距角参考指令和实际指令的差值对PI控制器的积分时间常数进行自适应调整，实现风力机PI变桨控制器的抗积分饱和运行，有效避免了风速剧烈波动时控制器性能下降的问题。本发明提出了适用于风力机变桨系统的抗积分饱和方法，改进了风速剧烈波动时风力机PI变桨控制器的控制性能，可以减弱风轮转速的波动程度，能够减小变桨机构的动作幅度，缓解变桨系统的机械疲劳。
-
公开(公告)号：CN120070884A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510005117.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于自动驾驶场景中4D毫米波雷达点云分割方法，采集4D毫米波雷达数据，得到连续帧的点云数据；选取三帧点云数据，对选取的点云数据进行速度筛选，剔除静态点云得到过滤点云数据，对过滤点云数据进行坐标转换将4D毫米波雷达坐标系下的点云转换为像素坐标系下的点云；将像素坐标系下的点云映射到图像中，进行边缘检测，合并相近的边缘区域，对合并后的边缘区域计算外接矩阵；对外接矩形与过滤点云和像素坐标系下的点云，计算生成待聚类点云，采用主成分分析法计算得到外接矩形的特征向量；将待聚类点云与外接矩形的特征向量，采用基于自适应方向椭圆邻域的DBSCAN聚类算法，进行4D毫米波雷达的点云分割。本发明能够解决多目标过近无法区分的问题，提高点云分割的准确率。
-
公开(公告)号：CN1126736A
公开(公告)日：1996-07-17
申请号：CN94111539.9
申请日：1994-12-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种木雕型聚氨酯硬质泡沫材料，它是由三羟基聚醚、多羟基聚醚、水溶性硅油、有机锡、叔胺类、水、粉状无机物和多异氰酸酯混合而成，其含量(以聚醚总量100克计)分别为55～75克、25～45克、1～8克、0.05～0.25克、0.2～0.5克、0.05～0.4克、5～20克、140～220克，该材料与现有产品相比大大提高了硬泡材料的硬度和强度，利用该种材料可制造各种不规则的、复杂的木雕。
-
公开(公告)号：CN120088145A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510005113.9
申请日：2025-01-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/50 , G06T7/30 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外图像与毫米波雷达点云融合的点云密度增强方法，对近红外相机拍摄的原始图像数据进行预处理；使用单目深度估计算法对预处理后的近红外图像数据进行绝对深度估计，得到预处理后的近红外图像每个像素点的的深度信息；将二维形式的预处理后的近红外图像数据转换成三维形式的近红外图像点云数据，并转换到雷达坐标系下；使用直通滤波和地面点剔除算法对雷达坐标系下的三维近红外图像点云数据进行去噪；用ICP算法将雷达原始点云数据和去噪后的近红外图像点云数据进行配准，得到修正的近红外图像点云；使用K近邻算法匹配修正的近红外图像，与原始雷达点云并进行融合，以增强原始雷达点云密度。本发明可以在极端天气、夜晚条件下全天候的正常工作。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.025 seconds)
