-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115108409B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210927879.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种矿用电铲线缆收放车自动跟踪系统，属于车辆自动驾驶技术领域。包括设置于线缆收放车上的视觉模块和自动驾驶模块，设置于电铲上的电铲模块。视觉模块采集线缆收放车周围的环境信息，提取感兴趣区域并发送到自动驾驶模块，为路径规划提供需要的信息；电铲模块将电铲定位和速度数据发送到自动驾驶模块，以便让线缆收放车了解电铲目前的姿态。自动驾驶模块接收到视觉模块和电铲模块的数据后，规划出行驶路径，以及计算相应的驱动控制量和电缆收放的控制量。本发明通过设置于电铲的电铲模块将电铲的定位和速度数据发送到线缆收放车中，可以让线缆收放车在跟踪电铲时保持安全的跟踪距离以及合适的电缆长度。
-
公开(公告)号：CN114372914B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210033914.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿用电铲上的机械式激光雷达点云预处理方法，属于工程车辆与环境感知技术领域。包括离群点滤除，振动畸变矫正及感兴趣区域提取三个步骤，将输入的一帧点云信息经过基于KD树的密度滤波方法滤除离群点，之后应用高频组合导航提供的里程计信息和惯性测量单元（IMU）信息将该帧点云所有点均统一至该帧点云最后一点时刻的车体坐标系下完成振动畸变矫正，最后经过感兴趣区域提取步骤保留电铲前方特定区域的点云信息，完成了整个点云预处理步骤。该方法在矫正了机械式激光雷达采集到的点云数据由于电铲振动而造成的畸变的同时，提取了所需的电铲前方的感兴趣区域。一定程度上提高了后续点云处理算法的精度及效率。
-
公开(公告)号：CN114372914A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210033914.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于矿用电铲上的机械式激光雷达点云预处理方法，属于工程车辆与环境感知技术领域。包括离群点滤除，振动畸变矫正及感兴趣区域提取三个步骤，将输入的一帧点云信息经过基于KD树的密度滤波方法滤除离群点，之后应用高频组合导航提供的里程计信息和惯性测量单元（IMU）信息将该帧点云所有点均统一至该帧点云最后一点时刻的车体坐标系下完成振动畸变矫正，最后经过感兴趣区域提取步骤保留电铲前方特定区域的点云信息，完成了整个点云预处理步骤。该方法在矫正了机械式激光雷达采集到的点云数据由于电铲振动而造成的畸变的同时，提取了所需的电铲前方的感兴趣区域。一定程度上提高了后续点云处理算法的精度及效率。
-
公开(公告)号：CN115108409A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210927879.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种矿用电铲线缆收放车自动跟踪系统，属于车辆自动驾驶技术领域。包括设置于线缆收放车上的视觉模块和自动驾驶模块，设置于电铲上的电铲模块。视觉模块采集线缆收放车周围的环境信息，提取感兴趣区域并发送到自动驾驶模块，为路径规划提供需要的信息；电铲模块将电铲定位和速度数据发送到自动驾驶模块，以便让线缆收放车了解电铲目前的姿态。自动驾驶模块接收到视觉模块和电铲模块的数据后，规划出行驶路径，以及计算相应的驱动控制量和电缆收放的控制量。本发明通过设置于电铲的电铲模块将电铲的定位和速度数据发送到线缆收放车中，可以让线缆收放车在跟踪电铲时保持安全的跟踪距离以及合适的电缆长度。
-
公开(公告)号：CN113741462A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111040247.2
申请日：2021-09-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明适用于智能挖掘机控制技术领域，提供了一种大型智能电铲的无人控制自适应行走系统和方法，包括：RTK接收机、定向天线、定位天线、基站、下位机PLC控制器和上位机计算机；所述RTK接收机与下位机PLC控制器通信连接，所述RTK接收机和下位机PLC控制器均安装在电铲上，所述定向天线和定位天线均与RTK接收机连接，所述下位机PLC控制器和上位机计算机连接。定向天线和定位天线接收卫星的电磁波信号并转成电流，之后对电流信号进行放大和变频处理，RTK接收机对经过放大和变频处理的信号进行跟踪、处理和测量，获取电铲的实时位置坐标信息、航向角信息、速度信息以及RTK的解状态信息，基站接收卫星信号，并将观测的数据实时发送给接收机。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.013 seconds)
