一种附加方位约束的点云线性特征稳健提取方法

    公开(公告)号:CN116958568A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310826166.8

    申请日:2023-07-06

    Abstract: 本发明涉及激光三维扫描测量领域,尤其涉及一种附加方位约束的点云线性特征稳健提取方法,(1)建立了扩展的线性拟合模型,将初始方位角按照其精度信息,加入了线性拟合模型。(2)在扩展的线性拟合模型中,实施了方位约束的抗差控制策略。在初始方位角约束条件下,根据点云坐标拟合残差调整观测值的权,估计得到线性参数。(3)根据方位角初始值范围,实施了点云坐标旋转处理。相对于现有最小二乘线性拟合方法取得了下列改进:(1)有助于排除交叉或转角处点云坐标对线状点云特征提取的不利影响。(2)有助于克服斜率趋于无穷大时线性拟合失败的问题。(3)有助于提高点云线性特征提取的精度,保障点云线性拟合的可靠性。

    利用转弯惩罚因子和孪生路网改进的路径规划新方法

    公开(公告)号:CN116817913B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202310623399.8

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明提供一种利用转弯惩罚因子和孪生路网改进的路径规划新方法,从而解决现有技术中存在的室内复杂环境下路径生成速度慢、转弯次数不受控、路径规划难以应对复杂室内环境等问题。本发明通过增加转弯惩罚因子完善启发函数,显著控制了规划路径的转弯次数。通过叠加孪生路网信息改进了搜索函数,从地图平台路径规划的层面有效解决了障碍物对路径生成的影响。相比于传统方法,本发明提高了算法运行效率、降低了转弯次数,能够根据孪生路网信息的变化更新路径,实现了室内复杂环境下的路径动态规划。可通过地图平台发布路径规划服务。有助于降低智能机器人、自动驾驶设备的控制负担,从而提升了室内复杂环境下导航路径规划的服务效率。

    利用转弯惩罚因子和孪生路网改进的路径规划新方法

    公开(公告)号:CN116817913A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310623399.8

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明提供一种利用转弯惩罚因子和孪生路网改进的路径规划新方法,从而解决现有技术中存在的室内复杂环境下路径生成速度慢、转弯次数不受控、路径规划难以应对复杂室内环境等问题。本发明通过增加转弯惩罚因子完善启发函数,显著控制了规划路径的转弯次数。通过叠加孪生路网信息改进了搜索函数,从地图平台路径规划的层面有效解决了障碍物对路径生成的影响。相比于传统方法,本发明提高了算法运行效率、降低了转弯次数,能够根据孪生路网信息的变化更新路径,实现了室内复杂环境下的路径动态规划。可通过地图平台发布路径规划服务。有助于降低智能机器人、自动驾驶设备的控制负担,从而提升了室内复杂环境下导航路径规划的服务效率。

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