公开(公告)号：CN116310137A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310384699.5

申请日：2023-04-11

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  王思语 ,  王长强 ,  陈志键 ,  史政旭 ,  郝玉婷 ,  付晗筱

IPC: G06T17/00 ,  G01S17/89 ,  G01S17/42

Abstract: 本发明提供一种基于改进RANSAC的多线程地面特征提取方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集LiDAR传感器数据，搜索激光点云的近邻点集合；第二步，利用激光点云近邻点集合，计算激光点云中各激光点曲率和夹角；第三步，利用激光点云曲率、夹角以及激光点云高程，筛选种子点集合；第四步，利用筛选得到的种子点集合，根据种子点数量，选择合适线程计算平面法向量；第五步，利用平面法向量，计算激光点云中各激光点与拟合平面之间的距离，判断激光点是否属于地面点，根据地面点数量得到最优地面模型以及地面特征。本发明利用点云高程阈值、曲率阈值等筛选种子点集合，确定初始地面模型，根据种子点数量确定处理模式，为确保数据处理的实时性，选择合适线程处理模式利用改进RANSAC算法进行地面拟合，最终得到最优地面模型和地面特征，进而提高LiDARSLAM特征匹配精度。

公开(公告)号：CN117710429A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410025570.X

申请日：2024-01-08

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  张聪 ,  王长强 ,  史政旭 ,  郭哲 ,  邹鑫慈 ,  白建洲

IPC: G06T7/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种融合CNN与Transformer改进的轻量化单目深度估计方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集连续帧单目相机数据作为网络的输入，进行图像卷积下采样及池化模块预处理；第二步，通过空洞卷积残差模块实现多尺度局部特征提取；第三步，结合改进的Transformer模块实现局部‑全局上下文信息交互；第四步，通过跳跃链接将编码器与解码器相连，并在解码器部分利用单层卷积融合特征；第五步，通过预测头输出不同分辨率的深度图像。本发明实现了一种轻量化实时的单目深度估计方法。

公开(公告)号：CN119879913A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510058170.3

申请日：2025-01-14

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  宋佳鹏 ,  王长强 ,  史政旭 ,  龚正军 ,  肖禹人 ,  崔艺馨 ,  胡建业

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/21 ,  G01S19/37 ,  G01S19/03

Abstract: 本发明提供一种基于回归模型与渐消因子优化的GNSS/MIMU欺骗检测与抑制方法，所述方法包括以下步骤：第一步，对GNSS/MIMU组合系统进行位置、速度和姿态初始化，并实时采集GNSS与MIMU数据；第二步，利用时间同步模块对GNSS和MIMU数据进行时间同步，并通过ARKF解算；第三步，通过设置检验门限和归一化新息比率，检测系统是否遭受GNSS欺骗干扰；第四步，若检测到欺骗干扰，利用短期高度置信的MIMU数据与GNSS欺骗数据构成的测量新息时间序列，将测量新息时间序列拟合成数学模型，并对当前时刻的GNSS欺骗误差进行预测与反馈，再进行ARKF解算；第五步，构建基于渐消因子的组合滤波系统，利用渐消因子调整系统观测值权重，进一步提高组合系统的可靠性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN115469267A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211086439.1

申请日：2022-09-07

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  王鹏语 ,  王长强 ,  史政旭 ,  张熙为 ,  丁文浩 ,  徐爱功

IPC: G01S5/02

Abstract: 本发明提供一种基于粒子群优化支持向量机和自主完好性监测的UWB定位方法，所述方法包括以下步骤：第一步，在LOS/NLOS环境下采集UWB信号特征作为训练样本，采用PSO‑SVM对其进行训练并得到最佳分类模型；第二步，利用最佳分类模型对采集到的动态定位数据进行分类；第三步，对类别为LOS的测距值进行自主完好性监测，找到并剔除存在异常的测距值；第四步，对于优化后的UWB原始数据，采用标准卡尔曼滤波对其进行解算，得到动态定位的解算轨迹。本发明以UWB信号特征和测距值为数据，采用基于信道统计和距离估计的误差识别算法，通过粒子群优化支持向量机从信号特征的角度识别NLOS误差，并将自主完好性监测算法应用于识别异常测距值，提高了室内动态定位的精度和稳定性。

公开(公告)号：CN119579879A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202311150481.X

申请日：2023-09-07

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  郝玉婷 ,  王长强 ,  史政旭 ,  高嵩 ,  马昊楠 ,  刘贵宾

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/00 ,  G06V20/64 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明了提供一种改进RandLA‑Net网络的点云语义分割方法，所述方法包括以下步骤：第一步，数据预处理网格下采样；第二步，局部曲面拟合法计算点云法向量；第三步，进行局部多维特征融合，捕获局部几何信息；第四步，利用自注意模块和注意池化自动学习和聚合重要特征；第五步，通过跳跃连接将上采样结果与编码层的中间特征级联；第六步，利用全连接层对语义标签进行预测。本发明实现了大规模室外场景下高精度、高效率的自动化点云语义分割。

公开(公告)号：CN117835149A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410047514.6

申请日：2024-01-12

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  田曦 ,  王长强 ,  史政旭 ,  高嵩 ,  潘明富

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/33

Abstract: 本发明提供一种信道特征二元假设和改进UWB定位RAIM方法，所述方法包括以下步骤：第一步，获取UWB原始数据，逐历元进行读取UWB基准站坐标和移动站初始位置；第二步，对SNR进行二元假设，初步识别剔除异常测距值，实现原始数据预处理；第三步，利用预处理后的观测数据，对UWB标签进行最小二乘位置估计，结合UWB基站坐标反算距离计算残差矢量；第四步，通过残差矢量构建统计检验问题，完成全局检验和故障识别，存在故障的历元找出相应异常测距值并剔除；第五步，结合滑窗理论对UWB定位自主完好性监测出现漏检情况进行抑制再KF定位解算，得到UWB定位解算轨迹。本发明能够对UWB原始数据中包含的NLOS等误差进行有效识别剔除，提高UWB定位精度和可靠性。

公开(公告)号：CN116385292A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310297076.4

申请日：2023-03-24

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 隋心 ,  高佳鑫 ,  王长强 ,  徐爱功 ,  陈志键 ,  史政旭 ,  崔艺馨 ,  张书豪

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明提供一种IMU辅助的LiDAR动态点云剔除方法，所述方法包括以下步骤：第一步，采集LiDAR和IMU数据进行时间同步和坐标系相对空间转换参数标定；第二步，利用IMU信息进行初步点云处理，通过一种地面点云提取和点云聚类分割方法进行点云簇分割；第三步，建立帧间点云簇的配对关系，计算配对点云簇特征数据；第四步，构建点云运动状态多层次模糊综合评价模型，输入配对点云簇特征数据来评价点云簇的运动状态；第五步，基于模型评价结果，将动态点云簇从原始点云数据中剔除。本发明以LiDAR点云和IMU量测值为数据，利用IMU信息辅助剔除点云运动畸变和统一点云坐标系，基于点云簇聚类结果，采用多层次模糊综合评价模型判定各点云簇的运动状态，从而剔除动态点云。