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公开(公告)号：CN116734838A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310711074.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于LiDAR‑IMU‑GNSS的高速大场景建图方法，涉及自主导航技术领域。本发明充分利用多源传感器异构数据的互补优势，借助GNSS传感器数据解决大尺度场景下建图漂移的问题。通过提取激光地面点，构建地面约束解决激光建图Z‑方向漂移问题，以及借助激光约束的信息数据，构建退化检测机制，处理激光退化环境下的建图，从而实现鲁棒、无漂移的大尺度环境地图构建。与现有的建图方法相比，本发明提出的建图框架在鲁棒性以及精度方面均取得最佳的性能。本发明能够部署于移动机器人平台或自动驾驶车辆中，并具备实时运行能力。
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公开(公告)号：CN113703462A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111025527.6
申请日：2021-09-02
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于四足机器人的未知空间自主探索系统，系统包括数据采集模块、定位与建图模块、自主探索模块和目标检测模块；数据采集模块采集地下空间的环境信息，利用定位与建图模块实现实时三维场景重建和自主定位；自主探索模块自主决策下一个未探测的目标点作为下一个目标位置；目标检测模块感知周围障碍物的分布，并根据到最新建立的环境地图进行路径规划，实现在未知空间的自主避障和导航，运动到下一个目标位置进行探测；最后，在探测全部完成或者机器人电量快消耗完时，系统控制机器人自主根据所建立的地图返回到出发点，并建立出所探测空间的全局一致性三维环境地图。本发明的系统赋予了移动机器人驾驭未知空间的能力。
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公开(公告)号：CN117928571A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410073023.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种用于大尺度场景的自适应车辆定位系统及方法，涉及大尺度场景车辆定位技术领域。首先利用当前的GNSS经纬高数据和IMU的航向数据转换到地图坐标系，并利用自适应高度判据有效避免GNSS的高度误差大而导致全局定位失败的情况，实现车辆的全局定位和系统状态初始化。其次，利用全局地图管理模块，根据车辆当前的位置自适应地选择全局子地图，显著减少系统地内存占用，提高系统的运算效率。再次，在车辆运行过程中，实时对周围环境进行尺度大小、特征丰富程度进行分析，并根据环境分析结果和自适应点云匹配判据，调整点云匹配参数，提高激光匹配的精度和鲁棒性。最后，利用传感器融合定位模块，实现信息融合，并解算得到车辆实时位姿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117830341A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005624.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种在线去除点云地图动态痕迹的方法，涉及点云地图动态痕迹去除技术领域。该方法由以下四个步骤实现：地面分割、地图更新、基于向下检索和向上检索的动态体素去除和静态还原。该方法以激光雷达点云和每帧的位姿为输入，通过对比点云与地面之间的观测时间差来去除动态痕迹，实现在构建地图的同时去除动态痕迹，进而直接获得干净可靠的静态地图。该方法有效避开了现有动态痕迹去除领域中离线去除和在线去除两类方法中存在的技术缺陷。
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公开(公告)号：CN117606495A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311619636.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01C21/28 , G01C21/30 , G01C21/16 , G01C22/00 , G01B11/00 , G01B11/24 , G06T7/73 , G06T5/50 , G06T7/246 , G06T7/41 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种面向复杂和挑战场景的多传感器融合车辆定位方法，涉及车辆定位技术领域。基于视觉的全局定位模块利用CNN网络和图像纹理信息确定车辆准确的初始位置；基于激光的位姿跟踪模块接受该初始位置，并在此基础上将激光点云与全局地图匹配，获得准确的全局位姿；视觉惯性里程计模块提取实时图像帧的视觉特征点，采用视觉特征跟踪的方式，为车辆定位提供准确的帧间位姿；全局位姿图融合模块接受并对齐激光定位位姿和视觉惯性里程计的位姿，通过位姿图融合的方式融合两种位姿并实现车辆的位姿估计；全局位姿图融合模块试试检测原始点云的退化情况和视觉特征跟踪数目，动态调整融合权重，实现高精度和鲁棒的车辆定位性能。
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公开(公告)号：CN113703462B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111025527.6
申请日：2021-09-02
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于四足机器人的未知空间自主探索系统，系统包括数据采集模块、定位与建图模块、自主探索模块和目标检测模块；数据采集模块采集地下空间的环境信息，利用定位与建图模块实现实时三维场景重建和自主定位；自主探索模块自主决策下一个未探测的目标点作为下一个目标位置；目标检测模块感知周围障碍物的分布，并根据到最新建立的环境地图进行路径规划，实现在未知空间的自主避障和导航，运动到下一个目标位置进行探测；最后，在探测全部完成或者机器人电量快消耗完时，系统控制机器人自主根据所建立的地图返回到出发点，并建立出所探测空间的全局一致性三维环境地图。本发明的系统赋予了移动机器人驾驭未知空间的能力。
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公开(公告)号：CN113625721B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110953148.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种未知空间自主探索规划方法，方法获取机器人当前的定位信息生成三维点云地图，以机器人为中心生成维诺图，基于维诺图路径中心采样生成Voronoi‑RRT；以机器人所在位置为起点向Voronoi‑RRT树的所有边界点使用RRT算法找到可行路径，计算每条路径的探索增益，以探索增益最大为最优路径；采用路径规划算法执行动态避障生成无碰撞候选路径，当路径被动态障碍物遮挡的时候规划到其他候选路径上继续运动；采用DWA动态窗口算法对最终的路径跟踪，得出速度指令下发到机器人控制平台。当机器人进入死胡同，或者机器人电量不足时调用全局规划器，牵引到之前标记的探索空间边界或返回出发点。实现快速、安全、高效的地下未知空间自主探索。
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公开(公告)号：CN113625721A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110953148.7
申请日：2021-08-19
Applicant: 东北大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种未知空间自主探索规划方法，方法获取机器人当前的定位信息生成三维点云地图，以机器人为中心生成维诺图，基于维诺图路径中心采样生成Voronoi‑RRT；以机器人所在位置为起点向Voronoi‑RRT树的所有边界点使用RRT算法找到可行路径，计算每条路径的探索增益，以探索增益最大为最优路径；采用路径规划算法执行动态避障生成无碰撞候选路径，当路径被动态障碍物遮挡的时候规划到其他候选路径上继续运动；采用DWA动态窗口算法对最终的路径跟踪，得出速度指令下发到机器人控制平台。当机器人进入死胡同，或者机器人电量不足时调用全局规划器，牵引到之前标记的探索空间边界或返回出发点。实现快速、安全、高效的地下未知空间自主探索。
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