公开(公告)号：CN115540850A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211077055.3

申请日：2022-09-05

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孟伟 ,  邹志键 ,  陈浩冬 ,  臧家瑶 ,  杨远林

IPC: G01C21/00 ,  G01S17/86 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了一种激光雷达与加速度传感器结合的无人车建图方法，通过在无人车上安装激光雷达和加速度传感器，采集周围环境信息与无人车自身位姿信息；将无人车的位姿信息转换到世界坐标系下，通过无人车位姿的离散信息构建里程计数学模型；对里程计模型进行粒子滤波，将预测估计位姿与测量得到的位姿进行计算，求出噪声较小的无人车位姿，基于此生成的栅格地图；在生成的栅格地图下插入帧数点云数据，使用四叉树搜索算法找到局部最优匹配帧，再将得到的局部最优匹配帧进行一次点云对地图匹配得到更准确的全局匹配帧，利用这些全局匹配帧构建更精确的栅格地图。本方法可增强对长廊环境以及相似环境的建图效果，进而提高建图的精度。

公开(公告)号：CN117557631A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311307357.X

申请日：2023-10-10

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孟伟 ,  邹志键 ,  古栋笙

IPC: G06T7/73 ,  G06T15/06 ,  G06T3/4007

Abstract: 本发明公开了一种光线昏暗条件下的无人车定位方法，包括：采集无人车外部环境信息，得到相应的外部图像信息；根据所述外部图像信息，提取图像中的Shi‑Tomasi角点，所述Shi‑Tomasi角点为像素级角点；对提取出的所述像素级角点做亚像素处理，得到亚像素角点；通过所述亚像素级角点对所述无人车在光线昏暗场景下进行定位。本发明所述的方法，适用于无人车在光照昏暗的场景的定位，克服了传统算法在光照昏暗场景下定位精度不足的缺点；与传统算法相比，增加了向前向后检验与反向光流，提高了光流追踪的精度；使用双线性插值获取更高精度的亚像素级角点，提高了无人车在光线昏暗场景下的定位精度。