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公开(公告)号：CN118102218A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410209447.3
申请日：2024-02-26
Applicant: 武汉大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/33 , H04W4/029 , G06K19/077
Abstract: 本发明公开了一种狭长封闭空间无源RFID高精度定位方法及系统，其中的方法首先对狭长封闭空间进行区域及象限划分，布设RFID基站和RFID参考标签，组成RFID参考标签网，建立区域象限序号与RFID参考标签的映射关系表；然后利用布设的RFID基站采集RFID参考标签信号，并建立RFID参考标签及其信号信息的映射关系表；对RFID基站实时采集的目标标签RFID信号与参考标签信号进行计算获得目标标签区域及象限信息，实现目标标签的定位。本发明可以实现高精度、高可靠、低安全风险的狭长封闭空间无源RFID定位。
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公开(公告)号：CN111275750A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010059963.4
申请日：2020-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种能够生成具有深度信息且图像分辨率清晰的全景图像的基于多传感器融合的室内空间全景图像生成方法，该方法包括：基于预定移动规则移动测量车从而进行每一站的图像或点云数据的采集；将每个图像采集器采集到的图像与点云数据融合，生成对应的高质量的深度图；构建虚拟像中心，将每个深度图的深度值作为投影距离进行球面投影，得到对应的配准图像；根据上一站图像和下一站图像对当前站的图像进行底部填洞；对配准图像的重叠区域进行拼接与融合处理，最后输出具有深度信息且图像分辨率清晰的全景图像，该全景图像实现可以量测、三维重建和用于视觉定位等功能。
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公开(公告)号：CN114355325B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111550886.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于毫米波雷达的室内自定位方法及系统，首先利用毫米波雷达原始数据的预处理生成场景中障碍物的三维点云。其次通过DBSCAN聚类和最近邻准则提取并匹配特征点对；再次通过构造非线性优化函数并采用LM方法求解得到相邻帧的变换关系；最后根据航迹推算输出毫米波雷达传感器的实时位置。本发明通过构造非线性优化函数和LM求解方法可以快速的利用低成本单芯片毫米波雷达进行室内自定位。
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公开(公告)号：CN116295337A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310183231.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/34 , G01S17/931 , G06T17/20
Abstract: 一种面向自动驾驶的机器定位地图生成与机器泛在定位方法。该方法首先使用虚拟激光雷达结合现有的3D点云地图，生成仿真虚拟扫描，接着对虚拟扫描进行指纹特征和全局特征的提取，对来自于定位激光雷达传感器的查询帧进行指纹特征和全局特征的提取，并利用KD树进行候选位置的搜索，随后使用二阶段相似度估计方法计算查询帧与所有侯选位置的相似度，进而确定侯选位置，最后使用广义最近点迭代方法确定搭载多线激光雷达传感器的自动驾驶车辆的位置。本发明以多线激光雷达作为定位传感器，以其它激光雷达传感器采集的3D点云地图为基础生成高精度定位数据，能够在卫星信号被遮蔽的情况下为自动驾驶车辆提供全局位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115728803A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211474454.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种城市驾驶车辆连续定位系统及方法。本发明方法构建城市环境三维地图；将相邻两个时刻的环境三维点云通过配准处理得到相对位姿变换以及当前时刻的环境三维点云中车辆位置；结合相对位姿进行坐标变换处理，得到当前时刻城市环境三维地图匹配位置；通过筛选得到当前时刻的环境三维点云的筛选后多个体素；计算当前时刻的环境三维点云的筛选后每个体素中每个三维点的权重，并进一步计算配准得分；根据配准得分计算当前时刻的相对位姿权重矩阵；结合当前时刻的相对位姿权重矩阵、GNSS权重、环境三维地图匹配位置权重通过图优化方法得到融合后的位置；进一步进行修正得到修正后相对位姿。本发明提高了复杂城市环境中定位精度以及可用性。
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公开(公告)号：CN114355325A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111550886.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于毫米波雷达的室内自定位方法及系统，首先利用毫米波雷达原始数据的预处理生成场景中障碍物的三维点云。其次通过DBSCAN聚类和最近邻准则提取并匹配特征点对；再次通过构造非线性优化函数并采用LM方法求解得到相邻帧的变换关系；最后根据航迹推算输出毫米波雷达传感器的实时位置。本发明通过构造非线性优化函数和LM求解方法可以快速的利用低成本单芯片毫米波雷达进行室内自定位。
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公开(公告)号：CN118311601A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410292084.4
申请日：2024-03-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，具体涉及无人机用多模态视觉测绘方法、模块、吊舱及无人机，能够高效快速地实现无人机感知测绘计算。方法包括：步骤1，获取无人机周围环境整体点云；步骤2，将整体点云在水平方向分块；步骤3，对每个块计算其平面性，满足平面性阈值的加入候选集合；步骤4，对步骤3中不满足平面性阈值的块，根据块内所有点的高差分布特征对块进一步划分；步骤5，对步骤4新划分的子块，重复步骤3～4，直至划分次数达到次数设定值或块内的点数量小于点数设定值；步骤6，基于候选集合得到待选区域；步骤7，对候选区域计算法向量，并基于法向量计算垂直度，将小于垂直度阈值的区域作为最终识别出的降落区域。
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公开(公告)号：CN111275750B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010059963.4
申请日：2020-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种能够生成具有深度信息且图像分辨率清晰的全景图像的基于多传感器融合的室内空间全景图像生成方法，该方法包括：基于预定移动规则移动测量车从而进行每一站的图像或点云数据的采集；将每个图像采集器采集到的图像与点云数据融合，生成对应的高质量的深度图；构建虚拟像中心，将每个深度图的深度值作为投影距离进行球面投影，得到对应的配准图像；根据上一站图像和下一站图像对当前站的图像进行底部填洞；对配准图像的重叠区域进行拼接与融合处理，最后输出具有深度信息且图像分辨率清晰的全景图像，该全景图像实现可以量测、三维重建和用于视觉定位等功能。
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公开(公告)号：CN113091733A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110275225.8
申请日：2021-03-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达与IMU融合的实时定位装置及方法，装置由处理器、毫米波雷达传感器以及惯性测量单元传感器组成；本发明首先对毫米波雷达和惯性测量单元数据进行预处理，包括毫米波雷达数据的距离和多普勒傅里叶变换，以及惯性测量单元的预积分；然后通过获取的传感器实时数据，利用算法实时计算毫米波雷达传感器的精确位置与姿态；本发明实现了一种基于毫米波雷达与惯性测量单元融合的实时定位方法。本发明具有在复杂环境中无缝定位、数据自动采集、自主导航定位等功能，是一种多传感器融合的可在复杂环境无缝定位、自动化数据采集和自主导航定位方法和无人系统智能装备。
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