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公开(公告)号：CN114758319B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210289381.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T7/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法，该方法包括：(1)采集真实的结构化道路场景中基于前向全景图像的图像序列信息，通过人工方法标注图像序列中车辆目标的位置以及行为信息；(2)构建适用于结构化道路中近场车辆检测与跟踪的近场车辆检测与跟踪模型；(3)构建适用于结构化道路中车道线检测的车道线检测网络及相应的损失函数；(4)基于步骤(2)建立的近场车辆检测与跟踪模型获得的车辆ID与对应目标的边界框位置数据、以及步骤(3)建立的车道线检测网络获得的车道线，获得目标与车道线的相对位置偏差，根据先验规则的制定，得到近场车辆的加塞行为预测结果。与现有技术相比，本发明预测准确度高，效率高。
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公开(公告)号：CN109324616A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811103330.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于车载传感器的无人泊车搬运机器人的对位方法，其包括：预对位阶段与精准对位阶段；预对位阶段为：利用单线激光雷达获取目标车辆的轮廓信息及位置信息，以分别调整无人泊车搬运机器人的横向展开宽度及与目标车辆的预对准角度；精准对位阶段为：在预对位阶段的基础上，利用单点激光雷达获取目标车辆的车轮轴信息，以调整该机器人与目标车辆的精对准角度及纵向伸长长度；本发明中单线激光雷达和单点激光雷达均布置于该机器人上面且无需借助其他信息采集装置，从而用于实现对环境的感知；另外，本发明不需要修建其他附属设施，可以仅凭该机器人的单线激光雷达和单点激光雷达就能实现精准对位的目的，通用性好、对环境依赖性小。
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公开(公告)号：CN109386155B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811103329.5
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种面向自动化停车场的无人泊车搬运机器人的对位方法，包括识别目标车辆的车系与型号阶段：利用单目摄像头获取目标车辆的尺寸信息；获取目标车辆的车轮信息阶段：利用单线激光雷达获取目标车辆的位置信息；实现目标车辆的预对位阶段：利用单线激光雷达获取该机器人的轮廓信息，以调整其横向展开宽度及与目标车辆的预对准角度；实现目标车辆的精准对位阶段：在上述基础上，利用单点激光雷达获取目标车辆的车轮轴信息，以调整与目标车辆的精对准角度及纵向伸长长度；本发明的机器人结合额外搭建的起中转作用的具有单目摄像头与单线激光雷达的临时停车区，来实现与不同品牌车辆的精准对位，以便保障机器人对目标车辆有效、安全地搬运。
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公开(公告)号：CN109556616A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811329204.4
申请日：2018-11-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉标记的自动建图机器人建图修整方法，属于导航技术领域。该方法包括：(1)检测待测环境中的视觉标记；读取所述视觉标记所包含的其对应的视觉标记点的定位信息；基于所述视觉标记的角点信息，计算此时自动建图机器人相对于所述视觉标记点的相对位置与航向；(2)由视觉标记点的定位信息与自动建图机器人相对于所述视觉标记点的相对位置得到自动建图机器人的坐标与航向，对视觉标记点之间出现偏移、误差的建图数据进行修正与优化。该方法成本较低，容易实施，能够实现对高精度地图采集过程中的定位误差的实时精确修正、以及对采集地图信息的实时修整与离线优化，省去了传统同时定位与建图过程中对回环检测的需求。
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公开(公告)号：CN109403690A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811102516.1
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种自动车辆搬运与转移的方法，包括以下步骤：与用户建立交互联系；获取用户的泊车请求，调度用于装载和运输用户车辆的载运装置到用户停车处；由所述载运装置自动将用户车辆装载、运送到指定停车位置停放；获取用户的取车请求，调度用于装载和运输用户车辆的载运装置到上述指定停车位置；由所述载运装置自动将用户车辆装载、运送到指定取车位置停放；一种自动车辆搬运与转移系统，包括载运装置、多载运装置任务调度系统、载运装置车载自动导航硬件平台与软件系统、车辆转运站系统和人机交互子系统；所述载运装置为泊车机器人。本发明提高了用户泊取车的舒适性，提升了运行效率和空间利用率，降低了建设成本，相对避免了复杂繁琐的运营与维修。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109212541A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811102554.7
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆直角型特征和激光雷达的高精度车辆检测系统。检测系统包括单线激光雷达、单线激光雷达数据处理模块、数据转换模块、聚类分析模块、判断模块、直角型特征提取模块和拟合模块。检测方法包括：利用单线激光雷达获取点云数据，转换为二维平面数据点，进行密度聚类分析，得到点云数据簇，采用随机抽样一致算法进行直角型特征的提取，获取最合适表征直角型特征的三个端点，拟合成代表待测车辆的矩形框。本发明的单线激光雷达能够在各种复杂的工况下采集准确的环境数据信息，同时辅以具有较高鲁棒性的检测算法，因此，本发明的车辆检测具有很高的稳健性，在复杂工况下也能够保证检测结果的相对准确性。
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公开(公告)号：CN114758319A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210289381.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06T7/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图像输入的近场车辆加塞行为预测方法，该方法包括：(1)采集真实的结构化道路场景中基于前向全景图像的图像序列信息，通过人工方法标注图像序列中车辆目标的位置以及行为信息；(2)构建适用于结构化道路中近场车辆检测与跟踪的近场车辆检测与跟踪模型；(3)构建适用于结构化道路中车道线检测的车道线检测网络及相应的损失函数；(4)基于步骤(2)建立的近场车辆检测与跟踪模型获得的车辆ID与对应目标的边界框位置数据、以及步骤(3)建立的车道线检测网络获得的车道线，获得目标与车道线的相对位置偏差，根据先验规则的制定，得到近场车辆的加塞行为预测结果。与现有技术相比，本发明预测准确度高，效率高。
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公开(公告)号：CN109389053B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811102659.2
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种检测目标车辆周围的待测车辆位置信息的方法及系统。系统包括单线激光雷达、单线激光雷达数据处理模块、数据转换模块、聚类分析模块、分析模块、直角型特征提取模块、拟合模块和距离分析模块。检测方法包括：利用单线激光雷达获取点云数据，转换为二维平面数据点，进行密度聚类分析，得到点云数据簇，对点云数据簇判定其孤立点数占比，根据判定结果采用不同直角特征拟合法，最后获取周围车辆的位置信息。本发明的单线激光雷达能够在各种复杂的工况下采集准确的环境数据信息，同时辅以具有较高鲁棒性的两种检测算法，故本发明的车辆检测具有很高的稳健性，在复杂工况下也能够保证检测结果的相对准确性。
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公开(公告)号：CN109324616B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201811103330.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于车载传感器的无人泊车搬运机器人的对位方法，其包括：预对位阶段与精准对位阶段；预对位阶段为：利用单线激光雷达获取目标车辆的轮廓信息及位置信息，以分别调整无人泊车搬运机器人的横向展开宽度及与目标车辆的预对准角度；精准对位阶段为：在预对位阶段的基础上，利用单点激光雷达获取目标车辆的车轮轴信息，以调整该机器人与目标车辆的精对准角度及纵向伸长长度；本发明中单线激光雷达和单点激光雷达均布置于该机器人上面且无需借助其他信息采集装置，从而用于实现对环境的感知；另外，本发明不需要修建其他附属设施，可以仅凭该机器人的单线激光雷达和单点激光雷达就能实现精准对位的目的，通用性好、对环境依赖性小。
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公开(公告)号：CN109541612A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811329207.8
申请日：2018-11-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单线激光雷达识别柱状物的机器人室内自定位系统，其包括如下步骤：构建柱状物离线地图；利用单线激光雷达获取柱状物的点云数据，并从该点云数据中提取柱状物特征信息；根据柱状物特征信息与柱状物离线地图的匹配进行自定位，得到柱状物的定位信息。本发明使用的传感器主要为单线激光雷达，并利用粒子滤波器进行数据的处理，最终得到移动机器人的高精度定位。本发明的自定位方法可以达到分米级的定位精度，在满足实际应用需求的前提下，有着成本较低、精度很高、实时性及鲁棒性好的优点。
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