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公开(公告)号：CN114202586A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111521801.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种基于八叉图和三维正态分布优化匹配的3D激光SLAM方法，包括如下步骤：S1、基于首个3D激光帧初始化八叉图内体素的占据概率；S2、计算八叉图体素点集的三维正态分布参数；S3、基于当前激光帧构建八叉图中的体素占据概率及三维正态分布概率残差，进行非线性优化，获取3D激光帧的当前位姿Tt；S4、基于当前位姿Tt将激光帧投影到八叉图，将激光帧中的点插入八叉图的体素点集，更新体素点集的三维正态分布参数和体素占据概率。通过八叉体素地图稳定SLAM的绝对精度，避免较大的累计误差，再通过把体素进行三维正态分布化，使得精度不受限于体素尺寸，提高重复定位精度，使得系统能够以更高效率、更高稳定度和精度进行同步建图和定位。
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公开(公告)号：CN114200478A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111521864.4
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的基于2D激光雷达的高精度定位方法，该方法具体包括如下步骤：S1、对激光点云进行滤波，匹配出移动机器人当前的最优匹配位姿；S2、在最优匹配位姿附近连续扫描，构建高精度的点云地图；S3、基于高精度的地图来计算移动机器人当前的精准位姿。不需要路标的配合就能实现高精定位，降低了应用成本，对环境要求低。
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公开(公告)号：CN114200476A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111521862.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种激光叉车定位方法，用于厢式货车的自动装车，包括如下步骤：S1、在仓库内，通过激光雷达扫描反光柱，获取激光叉车在地图中的位姿；S2、行驶至距货车尾部设定距离时，激光叉车停车，通过激光雷达扫描货车，获取货车在地图中的位姿posec_m；S3、激光叉车驶入货车车厢内时，通过激光雷达扫描车厢轮廓获取货车在雷达坐标系中的位姿posec_r，进而计算激光车叉车在地图中的位姿，以控制激光叉车行驶至货车车厢的目标位置。全程使用激光雷达解决了货车自动化装货过程中的定位问题，系统简单成本低，环境改造较少，定位精度高。
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公开(公告)号：CN112612034A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011550887.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于激光帧和概率地图扫描的位姿匹配方法，包括如下步骤：S1、里程计基于上一时刻(h‑1)的全局最优位姿Poseh‑1估算时刻h的机器人位姿Poseh″；S2、基于相关性扫描确定搜索窗口，基于概率地图在搜索窗口内搜索得分最高的局部最优位姿Poseh′；S3、将h时刻的激光帧投影到概率地图的Poseh′位姿处，得到概率地图残差项；S4、基于概率地图的残差项、位姿Poseh″及位姿Poseh″构建目标函数，基于高斯牛顿法对目标函数进行优化，获取机器人在时刻h的全局最优位姿Poseh。提高了相关匹配的搜索速度，提高了移动机器人的定位效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112612029A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011548133.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合NDT和ICP的栅格地图定位方法，包括如下步骤：S1、针对上一帧激光点云和当前激光帧点云，采用NDT算法获取激光雷达的初始位姿；S2、基于初始位姿进行当前激光帧点云与上一帧激光点云的匹配，获取激光雷达当前的位姿。移动机器人出现“绑架”或重启等异常情况后的重定位问题，以及仅通过激光传感器实现精确定位。
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公开(公告)号：CN116071432A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211551666.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种2d激光雷达与3dTOF相机间标定方法，包括如下步骤：S1、控制激光叉车进行运动，改变激光叉车当前的位姿；S2、计算2d激光雷达和3dTOF相机的位姿，分别存入位姿集合pose_list2d和位姿集合pose_list3d中；S3、在位姿集合pose_list2d和位姿集合pose_list3d中的位姿数据达到数量阈值后，通过位姿集合pose_list2d和pose_list3d中的每一对位姿pose_list2d(x2d,y2d,θ2d)和pose_list3d(x3d,y3d,θ3d)构建一个非线性最小二乘问题，计算得到3dTOF相机相对于2d激光雷达的位姿变换tf(tx,ty,angle)。实现了2d激光叉车上2d激光雷达与栈板识别3dTOF相机之间高精度标定的同时，不依赖额外的设备，只依靠自然环境完成标定过程；此外，标定不需要激光叉车执行特定的动作，对移动机器人要求低；并利用2d重复扫描高精地图定位和3d点面匹配定位，定位精度的提升带来了标定精度的提升。
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公开(公告)号：CN114187424A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111520615.3
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的基于直方图和面特征匹配的3D激光SLAM方法，包括如下步骤：S1、构建3D激光雷达当前激光帧的直方图HISTt；S2、基于NUM个角度候选项旋转直方图HISTt，获取旋转后的直方图HISTtnum；S3、将直方图HISTtnum与上一时刻直方图HISTt‑1匹配，得分最高的角度候选项yaw∧作为当前时刻的姿态初值；S4、提取当前激光帧的平面特征点集；S5、基于当前激光帧及上一激光帧帧的面特征匹配来优化姿态初值的位姿增量；S6、基于累计的平面特征点云地图进行二次约束，获得激光雷达当前的位姿。通过直方图确定机器人的初始姿态，基于帧间面特征约束，地图面特征二次约束来优化机器人的姿态，并确定机器人的位置，提高现机器人室内室外定位的高精度和稳定性实。
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公开(公告)号：CN114187359A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111521795.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开的一种基于位姿增量约束的激光雷达固定位姿标定方法，包括如下步骤：构建反光板地图，在路径行驶过程中基于反光板实时定位，记录激光雷达位姿lidar_poset及时间戳t，同时记录里程计采集到的里程计位姿odom_poset^及时间戳t^；基于插值法计算里程计在t时刻的位姿odom_poset；计算激光雷达及里程计从t‑1时刻到t时刻的增量位姿；基于位姿增量和位姿关系建立闭环约束，基于该闭环约束构建残差代价函数，通过非线性优化得到最小化残差代价的激光雷达固定位姿tf'；基于激光雷达固定位姿tf'进行重投影，删除算重投影误差大的增量位姿对，基于残差代价函数对激光雷达固定位姿tf'进行优化，优化后的激光雷达固定位姿即为激光雷达在里程计坐标系下的固定位姿，提高了标定的精度。
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公开(公告)号：CN112797981A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011548146.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: G01C21/20 , G01S17/93 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种基于正态分布的粒子滤波定位方法，包括：基于及栅格地图分辨率将栅格地图划分若干大区域，每个大区域内部划分4个子区域，相邻子区域面积重叠，计算每个子区域内栅格点的位置均值和位置方差；构建粒子滤波器，将空闲区域作为有效区域，在有效区域内产生随机粒子；根据粒子位姿的观测数据，采用正态分布模型计算粒子权重及粒子总权重；根据粒子权重对粒子进行筛选、复制及保留，同时增加随机粒子；重采样后，更新粒子分布，使得每个粒子的权重相等，更新粒子簇的最大权重，若粒子的最大权重大于权重阈值，则最大权重粒子簇的平均位姿即为最佳位姿，即完成重定位。一定程度克服使用里程计时存在的打滑问题。
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