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公开(公告)号：CN116664962A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310652527.1
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于复杂环境感知的轻量级点云下采样方法及装置，涉及点云处理技术领域，所述方法包括：获取包含n个点的原始点云数据；利用预先训练完成的点云采样模型对原始点云数据进行处理，得到包含m个采样点的点云数据；其中，m小于n；所述点云采样模型包括：点云简化模块和软投影模块；所述点云简化模块，用于对n个点进行简化处理，得到m个简化点；所述软投影模块，用于将每个简化点与原始点云数据进行匹配，生成包含m个采样点的原始点云数据子集。本申请提高了点云下采样的精准度，由此提高分类和重建任务等点云任务的性能。
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公开(公告)号：CN116612129A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310651678.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供适用于恶劣环境的低功耗自动驾驶点云分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：对原始点云数据进行对齐处理，得到对齐后的点云数据；对对齐后的点云数据进行三个正交平面的二维投影变换，得到三个正交平面的二维特征图，拼接后得到融合后的二维特征图，将融合后的二维特征图和相同尺寸的原始特征图进行相加，得到最终的特征图；对最终的特征图进行点云分割处理，得到点云分割结果。本申请的方法计算量小，能够提高恶劣环境下采集的点云数据的分割精度。
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公开(公告)号：CN116229076A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310233767.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种基于物体遮挡补偿的点云语义分割方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：从原始点云中随机选择一个点作为中心点，并将位于m个不同预设半径内的随机选择的n个点生成m个不同尺度的原始点云数据；利用预先训练完成点云语义分割模型，对m个不同尺度的原始点云数据进行处理，得到点云语义分割结果；所述点云语义分割模型用于融合m个不同尺度的原始点云数据的上下文关系。本申请通过融合多个尺度的原始点云数据的上下文关系，提高了点云语义分割精度。
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公开(公告)号：CN116213752A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211610969.1
申请日：2022-12-14
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于电子束熔丝沉积大滴过渡的点阵结构零件制备方法，包括：沉积开始前，设定合适的熔滴过渡距离；确定所述熔滴过渡距离后设定电子束能量参数和偏转参数，使电子束熔化丝材；先选择熔滴脱离模式后所述丝材熔化形成熔滴执行单层结构熔丝沉积；在单层结构熔丝沉积完成后停止电子束流及丝材传送，冷却已沉积层至顶部温度低于阈值温度；按照零件设计要求调节相对位置，执行下一层沉积。本发明解决了现有点阵结构零件制造难度大、质量不佳的问题。
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公开(公告)号：CN115937644A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211618479.6
申请日：2022-12-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供了一种基于全局及局部融合的点云特征提取方法及装置，涉及自动驾驶技术领域，所述方法包括：获取包含N个点的原始3D点云数据；利用预先训练完成的特征提取模型对原始3D点云数据的点云特征进行升维处理，得到原始3D点云数据的维度升高的点云特征；所述特征提取模型包括特征升维模块和上采样模块；所述特征升维模块，用于对原始3D点云数据进行采样，获取采样点的局部信息和全局信息并进行融合处理，得到采样点的维度升高的点云特征；所述上采样模块用于对采样点进行上采样处理，得到N个点的维度升高的点云特征。本申请能够从原始3D点云数据获取更高维度即更多细节的点云特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114178546B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202111416046.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种双通道电子束熔丝沉积熔滴过渡状态监测方法及装置，该方法包括：在电子束熔丝沉积过程中，通过第一通道获取由基板/工件吸收电子束流而形成的第一电流信号，以及通过第二通道同步获取由金属丝吸收电子束流而形成的第二电流信号；根据第一电流信号和第二电流信号的波形特征，确定熔丝沉积过程的熔滴过渡状态。该方法充分利用了电子束与物质相互作用后的特性，无需在真空室内引入额外的信号源即可实现在线监测，同时不仅可监测熔滴过渡状态，还可增强监测系统的鲁棒性，且该方法实时性好、采样频率可调，不易受成形过程中金属蒸汽、飞溅及真空环境的影响，也不会干扰成形过程。
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公开(公告)号：CN113798919B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111101687.4
申请日：2021-09-18
Applicant: 清华大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提供一种切削力测量方法、装置、电子设备及存储介质，包括：在工装检测到切削力处于稳定状态的情况下，获取工装刀具的第一切削力信息、第一伺服电机的第一扭矩信息和第二伺服电机的第二扭矩信息，第一伺服电机用于驱动工件旋转，第二伺服电机用于驱动工装刀具接触工件；基于第一扭矩映射系数和第一扭矩信息，生成第一切削力补偿信息，并基于第二扭矩映射系数和第二扭矩信息，生成第二切削力补偿信息；基于第一切削力补偿信息和第二切削力补偿信息对第一切削力信息进行修正，得到目标切削力信息。本发明的方法，可以有效提高平稳状态下切削力信号的测量精度，有利于优化切削工艺，提高车削机床的工作效率。
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公开(公告)号：CN114550163A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210179044.X
申请日：2022-02-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶中三维目标检测领域，尤其涉及基于可变形注意力机制的成像毫米波三维目标检测方法，所述方法包括：采集毫米波激光雷达点云数据，输入预先建立和训练好的毫米波特征增强网络，输出三维目标检测结果；所述毫米波特征增强网络，基于可变形注意力机制，加强特征表达能力。本发明的方法利用4D毫米波的优点，同时增强点云特征表达，得到更好的三维目标检测结果；采用本发明的方法能够适应恶劣天气环境，并且成本可控。
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公开(公告)号：CN113111974B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110506552.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及基于深度典型相关分析的视觉‑激光雷达融合方法及系统。所述方法包括：同步采集路面的RGB图像和点云数据；对RGB图像进行特征提取得到RGB特征；对点云数据依次进行坐标系转换和栅格化处理，然后进行特征提取，得到点云特征；将点云特征和RGB特征同时输入预先建立和训练好的融合模型，输出特征增强的融合点云特征，所述融合模型使用相关分析结合深度神经网络将RGB特征融合到点云特征；将融合点云特征输入预先建立好的目标检测网络，实现目标检测。本发明创新地使用深度典型相关分析方法利用相似度计算矩阵来融合点云和图像两种不同模态特征，使其在必要速度妥协的情况下，提升精度。
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公开(公告)号：CN112990050A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110326713.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级特征金字塔结构的单目3D目标检测方法，包括：采集车载相机的RGB图像；将RGB图像输入预先建立和训练好的单目3D目标检测网络，输出目标检测结果；单目3D目标检测网络包括：特征提取网络、检测头和后处理模块；特征提取网络用于对RGB图像降采样提取高级语义特征，生成4倍、8倍和16倍下采样特征图并输入至检测头；检测头用于基于4倍下采样特征图生成候选关键点类别向量和候选关键点像素位置索引向量，基于4倍、8倍和16倍下采样特征图生成候选关键点3D回归框编码向量，并将候选关键点类别向量和3D回归框编码向量输出至后处理模块；后处理模块用于对3D回归框编码向量进行解码，并结合候选关键点类别向量输出目标检测结果。
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