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公开(公告)号：CN116203576A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310214663.2
申请日：2023-03-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01S17/42 , G01S17/86 , G01S17/931 , G01S7/497
Abstract: 本发明公开了一种基于环境感知的3D目标检测方法及系统，构建基于激光SLAM的静态全局地图，并与得到的点云数据进行配准，确定AGV小车在静态全局地图中的位置信息；将配准好的3D点云信息投影到2D像素空间，保存2D像素坐标和3D点云之间的映射关系，得到相机和激光雷达的融合数据；获取障碍物的类别和2D检测框，并反向搜索融合数据，筛选出包含在2D检测框中的点云信息；建立不同障碍物的仿真模型并转为对应的模板点云，再将模板点云位姿变换后替代真实点云并扩充；将得到的静态全局地图中的目标点云作为单机感知结果上传云端进行感知融合，实现基于环境感知的3D目标检测。本发明不需要真实的3D标签，而是依赖于容易获取的2D目标检测结果进行训练。
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公开(公告)号：CN115374906A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210924541.8
申请日：2022-08-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/063 , G06F12/0893
Abstract: 本公开揭示了增强神经网络卷积运算数据复用度的高速缓存实现方法，其在存储单元LM和矩阵运算单元MPU之间增加高速缓存LC，MPU每次读取数据时，先将所需数据的地址和读命令输入到LC中，查找是否有需要的数据，如果命中，则从LC中读取该数据；否则，将所需数据的地址和读命令输入到LM中，从LM中读取该数据，并且同时将该数据记录在LC中；其中，所述LM包括存储wt数据的LMWT和存储fm数据LMFM，所述高速缓存LC包括存储wt数据的LCWT和存储fm数据LCFM。由于本公开在LM和MPU之间增加了高速缓存LocalCache，进一步提升了数据的复用度，减少了从LM中读取数据的次数，降低处理器的功耗。
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公开(公告)号：CN115374395A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210924137.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种通过“Algorithm Zoo”进行调度计算的硬件结构，包括系统寄存器控制单元sys registers，算法控制单元Algorithm Zoo，计算阵列单元PE‑Array，片上存储单元Memory，RISC‑V处理器，双倍速率动态存储器DDR和向量处理单元VPU，其中，所述算法控制单元Algorithm Zoo包括数据传输模块TRANS、卷积运算模块CONV、深度可分离卷积计算控制模块DWCON、反卷积计算控制模块DCONV、池化控制模块Pooling和数据变形模块Reshape。本公开的硬件结构可通过编程灵活支持常见的神经网络计算硬件实现。
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公开(公告)号：CN115374394A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210924136.6
申请日：2022-08-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示卷积运算的硬件自动padding的方法及其数据存储格式。其中，该数据存储格式在数据存储过程中，会将整个输入数据ifm进行分段，每段数据进行8等分切分，得到8组数据，然后对每组数据进行等位置抽取，等位置数据排为一列，进行顺序存储。如此，这种存储格式具有更好的局部性。相比现有技术中的HWC格式，本公开将此种存储格式命名为HWC88格式。对于所述硬件自动padding的方法，在采用HWC88存储格式的数据左右两侧，通过对原数据进行复制、移位后自动补足padding数据，从而快速进行卷积运算，其中在显式存储padding时，将padding部分视为正常数据，不需要额外计算padding地址。
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公开(公告)号：CN114972937A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210024765.3
申请日：2022-01-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于深度学习的特征点检测与描述子生成方法，包括如下步骤：S100：构建新的卷积神经网络；S200：利用所述新的卷积神经网络预测输入图像的特征点并且生成描述子向量；其中，所述新的卷积神经网络结构由两部分组成，第一部分为编码器，用于输入图像的特征编码；第二部分为3个解码器，第一个解码器生成描述子特征图，第二个解码器生成特征点的独特性特征图，第三个解码器由不同层的神经网络特征拼接作为输入生成准确度特征图。本方法生成的特征点具有更高的定位精度和独特性，有助于提高特征点匹配的性能以及后续任务的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111220153B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010045872.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉拓扑节点和惯性导航的定位方法，所述方法包括：读取地图以获得各个拓扑节点信息，基于拓扑路径规划得到驶向最终目标点的全局拓扑路径；当前机器人所在位置为Pt，当前在所述全局拓扑路径中由拓扑节点Nn驶向拓扑节点Nm的过程中，在全局路径规划下基于机器人所在环境进行局部路径规划；机器人接受并执行所述控制信息，执行结束后进行状态判断，当前的机器人定位信息与当前目标拓扑节点Nm进行比较，若判断未达到目标拓扑节点，继续进行局部路径规划和控制；若由当前的定位信息判断机器人目前已到达拓扑节点，调用视觉定位，利用视觉定位结果强制更新机器人定位，修正在拓扑节点Nn到Nm运行过程中产生的漂移。
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公开(公告)号：CN113014497A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110165948.2
申请日：2021-02-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L12/771
Abstract: 公开了一种用于通道均衡传输的路由节点，多端口数据输入模块配置成输入数据，输入数据包括通道选择信息，路由计算模块连接多通道模块、交叉开关分配模块和通道分配模块，交叉开关连接多通道模块和多端口数据输出模块，交叉开关将多通道模块中的数据发送至多端口数据输出模块，通道分配模块一端连接多通道模块，一端连接数据流控制模块，一端连接路由计算模块，多端口数据输出模块连接交叉开关以输出数据，输出数据包括通道选择信息，通道选择信息由通道分配模块生成以选择数据进入的输出通道，输出通道为下级路由节点的多通道模块中的一个通道，通道均衡由通道分配模块负责。
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公开(公告)号：CN112947459A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110218627.4
申请日：2021-02-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种高效的基于快速随机扩展树的路径规划方法，使用贪婪采样器在空间中采样样本点引导树的扩展，并且在遇到障碍物无法成功对树进行扩展时会判断局部环境的情况来引导树的扩展。规划器使用双树的方式搜索路径，在双树的交换方式上也采用更加灵活的方法。可以有效处理窄通道环境的规划问题。本发明使用贪婪采样器，加快了规划器探索空间的速度，从而减少了规划所需时间；环境判断过程使得树可以更容易的通过窄通道环境。环境判断过程会引导树向着计算出的可行方向扩展，树可以在障碍物附近有更好的扩展表现；两棵树的交换方式使得规划器可以更稳定的给出规划结果，不会长时间陷入一方无法扩展且无法交换的状态或是陷入频繁交换的状态。
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公开(公告)号：CN107273970B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710331448.5
申请日：2017-05-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台及其构建方法，可重构平台包括输入卷积池化级和全连接级；输入卷积池化级包括若干卷积环和采样环；全连接级包括若干全连接环；卷积环由若干卷积神经元连接成环；采样环由若干采样神经元连接成环；全连接环由若干全连接神经元连接成环；将每层神经元的环状结构通过路由相连组成完整网络，构成一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台。环上顺时针或逆时针链路传递特征值，反向链路传递反向计算误差，环与环之间通过路由器节点相连接，自上而下传递特征值，自下而上传递反向误差。本发明可支持网络在线学习，充分发掘卷积神经网络的算法并行度和存储局域性，能够提升计算系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN109445752A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811177771.2
申请日：2018-10-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种并行计算的系统，包括输入端口，第一交换网络，计算阵列，第二交换网络和输出端口，其中：第一交换网络用于从输入端口接收输入数据，并根据计算阵列的不同计算模式对输入数据进行排序并输出排序后的输入数据；计算阵列用于根据不同计算模式对所述排序后的输入数据进行并行计算并输出中间数据；第二交换网络用于根据不同输出模式对所述中间数据进行排序并通过所述输出端口输出排序后的中间数据。本公开巧妙的将计算机体系结构中的交换网络应用于并行计算的系统，并根据不同的计算模式、输出模式，对输入或输出数据进行任意所需的排序，使得输入数据进入计算阵列后，通过计算阵列完成多种运算操作。
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