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公开(公告)号：CN110018688B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910289972.X
申请日：2019-04-11
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉的自动引导车定位方法，包括：采集AGV前方的双目图像并进行特征点匹配，计算匹配成功的特征点深度；以舍弃未匹配上的特征点后的左目图像作为当前图片帧，并将其特征点与地图中上一关键帧的特征点进行匹配，根据匹配结果利用ICP算法解算左目相机的当前位姿；根据左目相机的当前位姿及AGV与左目相机之间的位姿变换关系解算AGV的当前位置；是否有二维码定位信息输入，是，将当前图片帧设为当前关键帧并做全局优化；否，判断当前图片帧是否满足预设条件，满足则将当前图片帧设为当前关键帧并做局部滑动窗口优化；不满足则重新采集图像；利用经过全局优化或局部滑动窗口优化的关键帧及其特征点更新地图，并进入下一次定位。
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公开(公告)号：CN109284409A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810994299.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了基于大规模街景数据的图片组地理定位方法。首先，对查询图片组的每张图片，采用单张图片的定位方法，得到RNN个数最高的前K张候选图片，并用群表示结果；其次，我们采用主导集聚类算法对所有候选图片聚类，从每个群中至多选择一张匹配图片组成主导集；最后，对未选择图片构成主导集的群，按照最大相似度原则，从中选择一张匹配图片。其中K为整数。本方法具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。
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公开(公告)号：CN109284409B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810994299.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了基于大规模街景数据的图片组地理定位方法。首先，对查询图片组的每张图片，采用单张图片的定位方法，得到RNN个数最高的前K张候选图片，并用群表示结果；其次，我们采用主导集聚类算法对所有候选图片聚类，从每个群中至多选择一张匹配图片组成主导集；最后，对未选择图片构成主导集的群，按照最大相似度原则，从中选择一张匹配图片。其中K为整数。本方法具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。
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公开(公告)号：CN110018688A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910289972.X
申请日：2019-04-11
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于视觉的自动引导车定位方法，包括：采集AGV前方的双目图像并进行特征点匹配，计算匹配成功的特征点深度；以舍弃未匹配上的特征点后的左目图像作为当前图片帧，并将其特征点与地图中上一关键帧的特征点进行匹配，根据匹配结果利用ICP算法解算左目相机的当前位姿；根据左目相机的当前位姿及AGV与左目相机之间的位姿变换关系解算AGV的当前位置；是否有二维码定位信息输入，是，将当前图片帧设为当前关键帧并做全局优化；否，判断当前图片帧是否满足预设条件，满足则将当前图片帧设为当前关键帧并做局部滑动窗口优化；不满足则重新采集图像；利用经过全局优化或局部滑动窗口优化的关键帧及其特征点更新地图，并进入下一次定位。
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