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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118603083B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410868969.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及方位测量技术领域，尤其涉及一种基于共视约束的多传感器紧耦合同步定位与建图方法，包括如下步骤：基于特征点的视觉惯性导航位姿估计和基于几何约束的激光雷达惯性导航位姿估计实现分布式前端里程计，用于对视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器进行前端定位；基于关键帧的数据同步方法同步视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器输出数据；基于流形的跨模态约束标准化方法紧耦合视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器的输出数据约束；基于关键帧共视约束的传感器联合优化方法实现后端建图。本发明提供的方法提高了系统的实时性，且提高了定位与建图精度。
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公开(公告)号：CN119224743A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411730525.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种激光雷达与相机外在参数校准方法，包括如下步骤：判断激光点云致密性是否满足要求；生成激光强度图像、激光深度图像及激光索引图像，并进行图像增强处理；将视觉图像处理为视觉强度图像并生成视觉深度图像；估计深度对应点对以及强度对应点对；修剪对应点对，优化外在参数；删除相机视角下不可见的激光点云，生成校正后激光强度图像、校正后激光深度图像及校正后激光索引图像；对外在参数由粗到细优化求解，得到最终优化的外在参数。本发明提供的方法通过数据积累评估准则、图像增强方案及由粗到细的激光雷达图像校正策略的结合，能够获得高质量激光强度图像及激光深度图像。
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公开(公告)号：CN119224743B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411730525.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种激光雷达与相机外在参数校准方法，包括如下步骤：判断激光点云致密性是否满足要求；生成激光强度图像、激光深度图像及激光索引图像，并进行图像增强处理；将视觉图像处理为视觉强度图像并生成视觉深度图像；估计深度对应点对以及强度对应点对；修剪对应点对，优化外在参数；删除相机视角下不可见的激光点云，生成校正后激光强度图像、校正后激光深度图像及校正后激光索引图像；对外在参数由粗到细优化求解，得到最终优化的外在参数。本发明提供的方法通过数据积累评估准则、图像增强方案及由粗到细的激光雷达图像校正策略的结合，能够获得高质量激光强度图像及激光深度图像。
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公开(公告)号：CN117990089A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410155046.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种动态实时视觉里程计实现方法、装置和存储介质，涉及感知与定位技术领域，包括：获取实时图像；定义物体类别和运动概率；检测实时图像中的特征点，赋予特征点对应像素的物体类别和运动概率；筛选特征点并进行位姿解算；基于几何方法计算特征点的运动概率；融合几何方法得到的运动概率以及深度学习方法得到的运动概率；更新相机位姿和地图点。通过提出运动概率和物体类别两种强化语义信息，将深度学习与几何方法紧耦合到视觉里程计中，提高了视觉里程计对场景中动态物体的抗干扰能力，增强了系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118603083A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410868969.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及方位测量技术领域，尤其涉及一种基于共视约束的多传感器紧耦合同步定位与建图方法，包括如下步骤：基于特征点的视觉惯性导航位姿估计和基于几何约束的激光雷达惯性导航位姿估计实现分布式前端里程计，用于对视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器进行前端定位；基于关键帧的数据同步方法同步视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器输出数据；基于流形的跨模态约束标准化方法紧耦合视觉传感器、激光雷达传感器及惯性导航传感器的输出数据约束；基于关键帧共视约束的传感器联合优化方法实现后端建图。本发明提供的方法提高了系统的实时性，且提高了定位与建图精度。
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