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公开(公告)号：CN116518992B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310399453.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种退化场景下的无人车定位方法，结合预先设计好的特征图层进行全局定位，消除定位的累积误差，以及融合imu和车辆底盘速度信息，提供较为准确的实际位姿，最后将里程计和全局匹配的观测信息融入卡尔曼滤波框架中对实际位姿进行校正，得到高频的、鲁棒的无人车定位结果。本发明还公开了一种退化场景下的无人车定位装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN116310680A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310238226.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于动态稀疏特征融合的点云场景识别方法，该点云场景识别方法采用多个三维子卷积对下采样点云特征进行细节特征提取，由于该三维子卷积中的卷积核仅有一个维度不为1，从而在提取细节特征过程中，降低了参数量，同时能够基于当前场景信息灵活的配置三维子卷积的数量，在准确提取当前场景下的有用特征的同时提供运算效率，在上采样过程中，对上采样点云特征和对应尺寸的点云编码特征的特征点和特征通道进行权重分配，以优化点云局部特征，进而较为准确的获得当前场景的点云帧。
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公开(公告)号：CN116295354A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310320547.9
申请日：2023-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种无人车主动全局定位方法和系统，其中，该方法包括：构建先验地图，将先验地图进行场景分割，得到目标拓扑特征地图；将获取的当前观测全局描述子和当前观测特征信息，与目标拓扑特征地图进行匹配，得到候选位姿；计算候选位姿的邻近场景之间的差异度，将差异度最大的邻近场景作为无人车运动的全局目标；根据全局目标和候选位姿，获取虚拟观测数据并计算对应的信息增益，获取信息增益最大的虚拟观测数据，作为无人车运动的局部目标；根据局部目标进行最短路径规划，用于控制无人车运动进行主动全局定位。通过本申请，解决了无人车全局定位系统响应速度较慢和定位精度较低问题，提高了无人车主动全局定位的响应速度和定位准确性。
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公开(公告)号：CN116184357A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310218573.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G01S7/48
Abstract: 本申请涉及一种地面点云数据处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该地面点云数据处理方法包括：通过激光雷达采集原始点云数据，得到地面点云数据；根据车辆位姿将激光雷达坐标系下的地面点云数据转换为地图坐标系下的第一点云数据；根据车辆的行驶方向，从第一点云数据中获取搜索种子；根据搜索种子和高程变化阈值，将第一点云数据分为道路点云数据和障碍物点云数据；根据点云数据强度阈值对道路点云数据进行二分聚类，得到前景点云数据和背景点云数据。通过本申请，解决了相关技术中存在复杂路况下采集的点云数据处理存在噪声大，导致点云数据目标识别不精确的问题，实现了精确高效过滤路面点云数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN115330969A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211250177.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于地面无人车的局部静态环境矢量化描述方法，本发明首先通过地面分割方法，获得点云属性以及离地高度；然后结合点云地面分割结果和实时位姿信息，生成二维障碍物点云；利用二维障碍物点云信息和实时位姿信息，生成和维护局部栅格地图；再通过二值化和形态学操作，得到描述占据信息的二值图；最后通过障碍物边缘提取以及凸多边形矢量化分割，将静态环境分割为若干个凸多边形。本发明逻辑简单清晰，实施方案灵活多变，实现了鲁棒检测静态障碍物且紧凑描述环境的目的，克服了传统占用栅格地图存在占用大量内存和增加计算成本的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115220936A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211146672.4
申请日：2022-09-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开一种多类传感器数据在控制器中零拷贝的方法和装置，该方法为：模块A创建并初始化两块共享内存；初始化为异构平台框架的API接口和软件包接口；创建模块B，打开共享文件并映射到虚拟地址空间，同时获取到传感器的最新数据，得到传感器数据地址；创建模块C，根据传感器数据地址，生成系统内存数据类型对象，保存该地址与生成的对象的映射关系；将系统内存数据类型对象转化为软件包接口支持的类型对象，再创建新的类型对象，保存图片地址与新的类型对象的映射关系；创建并获取框架支持的内存对象，保存传感器数据地址与该内存对象的映射关系；根据上述两个映射关系，数据使用程序直接获取到新的类型对象和内存对象，实现数据零拷贝。
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公开(公告)号：CN114322994B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210228899.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于离线全局优化的多点云地图融合方法和装置，该方法包括：步骤1，适配基于GPS信息初始化的激光SLAM方法；步骤2，将需要用于点云融合的多个数据集，按照上述S1所述的在线激光SLAM方法依次获得多个点云地图；步骤3，离线加载各点云地图信息，并依次构建各点云地图的里程计因子，回环因子和GPS因子；步骤4，构建不同点云地图之间的互约束因子；步骤5，设定优化参数，进行全局优化，保存最终融合点云和所有关键帧信息。本发明方法相较于在线多点云地图融合的方法，提高了多点云地图融合的稳定性和可靠性，降低了算法实施的难度，无需顾及建图性能和运行实时性之间的平衡关系。
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公开(公告)号：CN114413882A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210317515.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于全局初定位技术领域，涉及一种基于多假设跟踪的全局初定位方法和装置，该方法首先采集场景的点云数据和其对应的全局位姿数据，构建数据库，将采集的数据经过预处理存入数据库，同时生成点云地图，然后对当前帧点云数据与数据库中的数据进行匹配，得到匹配的候选结果，接着利用连续帧之间的约束关系对候选结果进行过滤，直到候选结果收敛后，利用当前帧数据和其对应的数据库中的数据进行平移和旋转的计算，从而得到全局初定位的初始值后与点云地图匹配得到精确的初定位结果。本发明的方法结合全局描述以及多帧数据进行场景初定位，采用多假设跟踪的方法对结果进行筛选，保证了定位的效率，同时提高了定位的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113989325A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111216075.X
申请日：2021-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵“最大数”的多目标匹配算法，首先将A*B个匹配分数转换为A*B的二维相似度矩阵M并维护一个结果容器R；然后找到二维相似度矩阵M的“最大数”Nij；再将二维相似度矩阵M中“最大数”Nij所在第i行和第j列的数值全部删除，形成新的二维相似度矩阵M*，并将“最大数”Nij以及其行列值形成匹配对，输出到结果容器R中；最后当新的二维相似度矩阵的行列数小于等于1或者容器R中的匹配对数等于K时，则完成多目标匹配。本发明首先解决了基于相似度的多目标匹配问题，并相对于其他多目标匹配方法提升了效率。
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公开(公告)号：CN117058358A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311316718.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/24 , G06V10/25 , G06T7/70 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种场景边界检测方法和移动平台。该方法包括：获取移动平台的连续帧的三维数据点，并获取每帧三维数据点对应的目标边界点；将目标边界点基于三维数据点中携带的拓扑结构进行排列，得到连续帧的初始边界拓扑信息，并遍历每帧中的所有目标边界点，基于目标边界点所处的环境信息对初始边界拓扑信息进行更新处理，得到目标边界拓扑信息；基于目标边界拓扑信息，生成针对移动平台的场景边界检测结果。采用本方法能够提升场景边界检测的效率。
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