公开(公告)号：CN111812978B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202010534426.0

申请日：2020-06-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 杨志华 ,  李子恒 ,  齐晓晗 ,  赵喜双

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种多无人机协作SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测无人机与地面站之间的通信是否正常,如果正常，则传递无人机的关键帧以及对应的无人机编号；S2、如果对比当前的某一图片与另一无人机的某时刻图片相似，则首先计算出两个关键帧对应的相对位姿,再结合单机SLAM结果计算出相对初始位姿；S3、将所有相似场景的相对初始位姿,纳入到一个集合中，再进行一个自适应数量的聚类，并从中选择最优的聚类，得到关联数据；S4、将关联数据与单机SLAM结果结合到一起进行优化,最后返回优化后的全局地图信息与飞行轨迹。本发明还提供了一种多无人机协作SLAM系统。本发明的有益效果是：较好的解决了数据关联方案不能解决相似场景的问题。

公开(公告)号：CN111812978A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010534426.0

申请日：2020-06-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 杨志华 ,  李子恒 ,  齐晓晗 ,  赵喜双

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供了一种多无人机协作SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测无人机与地面站之间的通信是否正常,如果正常，则传递无人机的关键帧以及对应的无人机编号；S2、如果对比当前的某一图片与另一无人机的某时刻图片相似，则首先计算出两个关键帧对应的相对位姿,再结合单机SLAM结果计算出相对初始位姿；S3、将所有相似场景的相对初始位姿,纳入到一个集合中，再进行一个自适应数量的聚类，并从中选择中最优的聚类，得到关联数据；S4、将关联数据与单机SLAM结果结合到一起进行优化,最后返回优化后的全局地图信息与飞行轨迹。本发明还提供了一种多无人机协作SLAM系统。本发明的有益效果是：较好的解决了数据关联方案不能解决相似场景的问题。

公开(公告)号：CN110930495A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911155928.6

申请日：2019-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 杨志华 ,  李浩 ,  李子恒 ,  齐晓晗

IPC: G06T15/00 ,  G06T7/30 ,  G09B29/00

Abstract: 本发明提供一种基于多无人机协作的ICP点云地图融合方法、系统、装置及存储介质，该ICP点云地图融合方法包括：提取步骤：从两个数据集中按照同样的关键点选取的标准，提取关键点，两个数据集是指两幅有重叠区域的点云地图，分别记为点云P和点云Q，其中点云P为目标点云，点云Q为参考点云；计算步骤：对选择所有的关键点分别计算其特征描述子；处理步骤：结合特征描述子在两个数据集中的坐标位置，以两者之间的特征和位置的相似度为基础，来估算它们的对应关系，估计对应点对；配准步骤：利用对应关系来估算刚体变换，完整配准。本发明的有益效果是：本发明的方法能够在有较高精度的同时提高ICP算法收敛速度，取得了非常好的技术效果。