一种连续模拟量时间序列数据挖掘方法

    公开(公告)号:CN106446251A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610895695.3

    申请日:2016-10-14

    Applicant: 厦门大学

    CPC classification number: G06F16/215 G06F16/2465

    Abstract: 一种连续模拟量时间序列数据挖掘方法。1)数据清洗;2)确定周期划分;3)确定傅立叶变换的输出点数和抽样数据的抽样点数;4)周期内数据进行傅立叶变换;5)周期内数据抽样,每个周期与傅立叶变换相同的点数的抽样,作为代表时域的特征;6)把傅立叶变换输出数据和抽样数据存储为一个节点;7)计算整体平均节点密度;8)标记所有节点为未访问;9)随机选择一个未分类点Px并标已访问;10)若点Px的S邻域至少有m个点,则创建新簇Cn并把Px添加到簇Cn中;11)令N为Px的S邻域的节点集合;12)对每个N中的每个节点PNi进行操作;13)查看还有未访问节点吗,如有,则返回步骤9);14)输出簇C。

    基于环境建模与自适应窗口的移动机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN101738195A

    公开(公告)日:2010-06-16

    申请号:CN200910113086.8

    申请日:2009-12-24

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于环境建模与自适应窗口的移动机器人路径规划方法,涉及一种移动机器人实时路径规划方法。一个进行多约束局部环境建模和分析的步骤;一个可通过性分析的步骤;一个安全性分析的步骤;一个运动平稳性分析的步骤:一个目标引导性分析的步骤;一个采用自适应窗口的路径规划的步骤。由于具有更好的环境适应性和避障能力,获得较好的安全性和可达性,并具有较高的计算实时性,因此解决了不确定复杂环境下移动机器人实时生成避障路径的问题,提供了一种综合最优的路径选择方法,较好地满足移动机器人的避障要求,实现机器人的实时路径规划和控制,为移动机器人的导航应用提供一个有效的无碰撞路径规划方法。

    一种基于视觉地理定位与里程计/IMU融合的无人机组合导航方法

    公开(公告)号:CN119687915A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411881030.8

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 一种基于视觉地理定位与里程计/IMU融合的无人机组合导航方法,涉及无人机定位。包括一个坐标系定义与坐标系转换的步骤;一个遥感图像数据库搭建的步骤;一个视觉地理定位的步骤;一个相对运动补偿的步骤;一个因子图融合定位的步骤。从遥感图像数据库中取出对应区域的遥感图像,与无人机拍摄的图像进行匹配得到视觉地理定位;将激光雷达(或视觉)里程计坐标系转换到视觉地理定位坐标系;对得到的视觉地理定位根据激光雷达(或视觉)里程计相对运动补偿;采用因子图优化的方法融合视觉地理定位、里程计与IMU得到最优的位姿估计。解决无人机不依赖GNSS进行定位的问题,提高无人机导航定位的可靠性,经济可靠、有精度保证。

    基于3D激光雷达与先验地图的重定位方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119273760A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411784160.X

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 仲训昱

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达与先验地图的重定位方法、设备及介质,包括:将激光雷达数据和惯性测量单元数据进行点云预处理和点云分割,获得待配准点云;根据2.5D栅格地图建立多分辨率的金字塔栅格地图;判断是否需要对待配准点云进行初始配准,若是,则进入步骤4;否则,获取初始重定位结果,进入步骤5;根据金字塔栅格地图和待配准点云执行基于分支定界搜索的2D粗配准,根据2D粗配准的结果、待配准点云和3D点云地图执行基于ICP配准的3D细配准,迭代优化收敛后,完成初始重定位,获得初始重定位结果;根据初始重定位结果和3D点云地图执行增量式的帧‑图配准,获得连续重定位结果。本发明保证鲁棒性,提升计算的效率。

    复杂环境树木主干多特征分离统计方法及树干识别方法

    公开(公告)号:CN110348443B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201910750754.1

    申请日:2019-08-14

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及四足机器人野外环境感知技术领域,特别涉及一种复杂环境树木主干多特征分离统计方法及树干识别方法。本发明提供的复杂环境树木主干多特征分离统计的方法,通过统计的方法提取树干与周围环境的差异性特征;所提供的树干识别方法,综合颜色和树干的纹理、轮廓特征,通过对树干与周围环境景物的颜色和纹理轮廓特征的差异完成差异性特征的学习,从而实现树主干的准确识别。本发明提供的技术方案以四足机器人复杂环境树木障碍的认知方法为研究对象,使机器人能够适应多变的林木环境实现对树木障碍的准确识别,在四足机器人的导航控制领域具有重要的实际应用价值。

    基于时延补偿的无模型船体变形测量方法

    公开(公告)号:CN106840151B

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201710058077.8

    申请日:2017-01-23

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于时延补偿的无模型船体变形测量方法,涉及船体变形测量领域。提供一种在没有变形角先验模型的情况下能够实时快速地估算舰船变形角,并对数据之间存在的时间延迟进行估计和补偿的基于时延补偿的无模型船体变形测量方法。在舰船中心惯导系统附近和舰载设备附近安装两套激光陀螺系统,根据安装点处的姿态信息构建形变滤波观测量,基于四元数姿态矩阵通过引入时间延迟量推导出理想姿态矩阵与实际姿态矩阵之间的数学关系,并将时延量扩展到系统状态变量中,利用神经网络对舰船变形角进行估计,将神经网络的连接权系数扩展到系统状态变量中,利用非线性滤波器对构建的系统状态方程和观测方程进行求解,估算出舰船变形角及时延大小。

    基于环境建模与自适应窗口的移动机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN101738195B

    公开(公告)日:2012-01-11

    申请号:CN200910113086.8

    申请日:2009-12-24

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于环境建模与自适应窗口的移动机器人路径规划方法,涉及一种移动机器人实时路径规划方法。一个进行多约束局部环境建模和分析的步骤;一个可通过性分析的步骤;一个安全性分析的步骤;一个运动平稳性分析的步骤:一个目标引导性分析的步骤;一个采用自适应窗口的路径规划的步骤。由于具有更好的环境适应性和避障能力,获得较好的安全性和可达性,并具有较高的计算实时性,因此解决了不确定复杂环境下移动机器人实时生成避障路径的问题,提供了一种综合最优的的路径选择方法,较好地满足移动机器人的避障要求,实现机器人的实时路径规划和控制,为移动机器人的导航应用提供一个有效的无碰撞路径规划方法。

    基于3D激光雷达的初始建图与地图过滤方法及设备介质

    公开(公告)号:CN119963761A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510072242.X

    申请日:2025-01-17

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 仲训昱

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达的初始建图与地图过滤方法及设备介质,包括:将数据进行预处理;将输入数据分别输入到局部里程计模块、回环检测和全局优化模块以及点云分割与建图模块中;在局部里程计模块中,执行当前帧点云与局部地图之间的配准,获得局部里程计信息;在回环检测和全局优化模块中,选取关键帧执行回环检测,优化位姿图并更新;在点云分割与建图模块中,对输入数据进行点云分割;建立位姿与点云的关联,将关联后的点云进行2D投影,生成2.5D栅格地图;将关联后的位姿与点云累积生成原始3D点云地图,利用2.5D栅格地图对原始3D点云地图进行过滤,获得新3D点云地图。本发明可剔除动态物体,并准确地反映环境。

    基于3D激光雷达与先验地图的重定位方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN119273760B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411784160.X

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 仲训昱

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D激光雷达与先验地图的重定位方法、设备及介质,包括:将激光雷达数据和惯性测量单元数据进行点云预处理和点云分割,获得待配准点云;根据2.5D栅格地图建立多分辨率的金字塔栅格地图;判断是否需要对待配准点云进行初始配准,若是,则进入步骤4;否则,获取初始重定位结果,进入步骤5;根据金字塔栅格地图和待配准点云执行基于分支定界搜索的2D粗配准,根据2D粗配准的结果、待配准点云和3D点云地图执行基于ICP配准的3D细配准,迭代优化收敛后,完成初始重定位,获得初始重定位结果;根据初始重定位结果和3D点云地图执行增量式的帧‑图配准,获得连续重定位结果。本发明保证鲁棒性,提升计算的效率。

    基于前倾2D激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法

    公开(公告)号:CN108398672B

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN201810183006.5

    申请日:2018-03-06

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 基于前倾2D激光雷达移动扫描的路面与障碍检测方法,涉及城市环境中移动机器人的环境感知技术。包括一个坐标系定义与坐标转换的步骤、一个在雷达坐标系中进行扫描点分割的步骤和一个将线段划分为障碍物段和路面段的步骤。针对当前室外移动机器人自主导航中的道路区域和障碍物检测,及采用3D激光雷达带来的难以承受的价格昂贵问题,从传感器原始数据中提取线段,然后估计每一时刻扫描路面的高度和矢量;最后根据每一线段的平均高度和估计的扫描道路向量的线段的偏差,将线段划分为地面和障碍部分。该方法具有快速和稳定可靠特点,解决了必须采用3D激光雷达进行环境3D扫描的问题,为提高室外移动机器人导航的安全性。

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