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公开(公告)号：CN117848374B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410260811.9
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的车载抗干扰定位方法及系统，属于车辆定位领域，用于解决多重干扰下车辆无法实现稳定且精准的定位的问题，包括车辆分析模块、环境分析模块、干扰等级判定模块、GPS增强模块和干扰点判定模块，所述干扰点判定模块用于对在线地图中干扰点进行等级判定；所述车辆分析模块用于对车辆的状态进行分析；所述环境分析模块用于分析车辆当前位置的实时环境信息；所述干扰等级判定模块用于对车辆所受到的干扰情况进行判定；所述GPS增强模块依据干扰等级提升车辆上GPS信号接收器的信号接收强度，本发明实现车辆行驶过程中的精准定位和导航信号的稳定接收。
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公开(公告)号：CN117854046B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN117854046A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410259012.X
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/70 , G06V10/147 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及车辆定位领域，具体为一种基于视觉融合的一体化定位系统及装置。其包括图像获取模块、图像处理模块和图像分级模块；图像获取模块用于在图像采集方向范围内进行物体图像的采集；图像处理模块与图像获取模块通讯连接，用于接收图像获取模块采集的图像数据，并提取图像中物体的主体结构线；图像分级模块与图像处理模块通讯连接，用于接收图像中物体的主体结构线，并将图像中物体的主体结构线置于预先设定的行驶安全分级定位范围图中，行驶安全分级定位范围图包括安全区、警戒区和危险区，安全区、警戒区和危险区均为扇形区域，警戒区和危险区均设置两个。本发明仅依据采集的图像也能判定平台车辆是否处于安全行驶状态。
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公开(公告)号：CN114413887B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111602608.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本申请提供了一种传感器外部参数标定方法及设备，本申请涉及传感器外参标定技术领域。该方法通过获取若干点云数据以及惯性传感单元采集的惯性数据。基于点云数据相应的参考帧，生成点云数据的参考时间坐标系。参考时间坐标系为将参考帧，相应的激光雷达的位置作为坐标系原点建立的。根据参考时间坐标系内的点云数据，确定预设时间间隔的各点云数据之间的位置姿态变换信息。根据惯性数据，确定惯性传感单元在预设时间间隔的惯性姿态变换信息。基于位置姿态变换信息、惯性姿态变换信息，确定卡尔曼滤波量测方程，以基于卡尔曼滤波算法，确定激光雷达与惯性传感单元之间的外部参数。
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公开(公告)号：CN117268372B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311548722.6
申请日：2023-11-21
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明属于多源导航数据融合定位技术领域，具体涉及一种融合磁导航信息的INS/GNSS组合导航方法和系统，包括：采用平面校准法进行磁传感器的粗校准，得到磁传感器信息；基于卡尔曼滤波进行惯性导航系统、卫星导航系统与磁传感器信息的融合，计算载体真北角；根据所得到的载体真北角，计算载体航向角，实现融合磁导航信息的INS/GNSS组合导航。本发明基于卡尔曼滤波，解决了INS/GNSS组合导航系统与磁传感器相融合的难题，基于Kalman滤波的算法基础上，结合磁传感器提供的真北角信息约束姿态信息中的航向角发散，从而解决了磁传感器在使用过程中需要进行校准补偿才能使用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117253232B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导(56)对比文件刘力铭.面向自主车的高精细城市交通地图应用研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2018,第2018年卷(第04期),C035-93.李凯.基于三维激光点云和图像数据融合的语义地图构建《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2023,第2023年卷(第02期),I138-1826.Liang Xiao.monocular road detectionusing structured random forest.《International Journal of AdvancedRobotic Systems》.2016,第13卷(第3期),全文.Tianyi Wang,et al.An Efficient SceneSemantic Labeling Approach for 3D PointCloud《.2015 IEEE 18th InternationalConference on Intelligent TransportationSystems》.2015,2115-2120页.
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公开(公告)号：CN117253232A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311531828.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院 , 北京理工大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种高精地图的标注自动生成方法、存储器及存储介质，包括：确定高精地图中待标注的若干点；响应于接收用户的导航请求，基于待标注的若干点，生成多个目标导航路径；跟踪用户的行驶路径，基于车载摄像头，获取包含待标注物的道路图片帧序列，其中，行驶路径为多个目标导航路径的其中一个；对道路图片帧序列进行预处理，消除投影角度的误差，得到道路二维图片；计算道路二维图片的频谱特征；基于训练好的神经网络算法，输入道路二维图片的频谱特征，输出待标注物的类型以完成标注。本发明通过响应用户的导航请求，基于高精地图中待标注的若干点，生成多个导航路径，这些导航路径可以最大限度的采集待标注的若干点的道路图片信息。
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公开(公告)号：CN114648584A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210562354.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种用于多源融合定位的鲁棒性控制方法和系统，该方法包括：针对同一场景同一帧图像数据进行视觉特征点提取，通过视觉惯导融合得到第一位姿，根据第一位姿计算视觉特征点误差和第一重投影误差；针对同一场景同一帧的点云数据进行惯导与激光雷达特征点提取，通过惯导激光雷达融合得到第二位姿；根据第二位姿计算点云特征点误差和第二重投影误差；计算激光雷达和相机的第三位姿，根据第三位姿计算相机位置特征点误差和第三重投影误差；对比各重投影误差分别对各特征点误差进行权重排名，进行质量等级划分。基于该方法，还提出了鲁棒性控制系统。本发明不仅能够提高系统的解算速度，提高系统环境适应性及精度，而且提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118552711B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411025780.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了用于机器人导航视觉定位的图像处理方法及系统，属于计算机视觉定位技术领域，包括：利用安装在机器人上的图像采集单元捕获机器人所处的环境图像；对捕获的环境图像进行预处理操作；将预处理后的环境图像输入至预训练的深度学习网络模型，用于提取图像特征，得到环境图像的深度图像特征向量；对于到环境图像的深度图像特征向量，利用神经网络模型进行特征匹配，得到匹配好的特征向量；针对匹配好的特征向量，利用RCNNs模型进行图像间的位姿估计，估计出每帧图像的位姿参数，包括位置和姿态。
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公开(公告)号：CN118552711A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411025780.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
Abstract: 本发明提出了用于机器人导航视觉定位的图像处理方法及系统，属于计算机视觉定位技术领域，包括：利用安装在机器人上的图像采集单元捕获机器人所处的环境图像；对捕获的环境图像进行预处理操作；将预处理后的环境图像输入至预训练的深度学习网络模型，用于提取图像特征，得到环境图像的深度图像特征向量；对于到环境图像的深度图像特征向量，利用神经网络模型进行特征匹配，得到匹配好的特征向量；针对匹配好的特征向量，利用RCNNs模型进行图像间的位姿估计，估计出每帧图像的位姿参数，包括位置和姿态。
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