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公开(公告)号:CN116977628A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310357078.8
申请日:2023-04-01
Applicant: 安徽大学 , 合肥图灵纪元科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06T7/70 , G06T17/05 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于动态环境的基于多模态语义框架的SLAM方法及系统。具体过程包括相机图像获取、激光雷达数据处理、IMU预积分、实例分割、多模态融合、特征地图更新和全局语义地图构建。通过视觉、激光雷达和IMU的多模态融合,平衡了精度与计算量;通过动态语义理解,辅助多模态传感器构建3D动态地图,保证了系统的准确率和实时性。本发明解决了动态非结构化且GNSS无法作用的井下以及仓储导航定位问题,实现了非结构化环境的无人驾驶精准感知与定位技术。
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公开(公告)号:CN115855045A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211621639.2
申请日:2022-12-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及矿井巷道建图与定位技术领域,解决了弱特征下且GNSS无法作用的矿井下定位与建图困难的技术问题,尤其涉及一种应用于矿井巷道的多模态融合建图与定位方法,包括以下步骤:获取相机当前帧的图像信息,并从当前帧的图像信息中提取点特征和线特征;根据当前帧的图像信息采用KLT算法和KnnMatch算法分别跟踪当前滑动窗口关键帧的点特征和线特征得到新的视觉点线特征信息;获取激光雷达当前激光帧的点云信息,计算点云信息中每个点的曲率,并根据每个点的曲率划分出边特征和面特征。本发明达到了能够做到高精度实时定位和建图,并且时间上和功耗上均衡的目的。
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