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公开(公告)号：CN113269803A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110644112.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于地图创建与扫描定位领域，具体涉及了一种基于2D激光与深度图像融合的扫描定位方法、系统及设备，旨在解决现有扫描定位结果无法实时显示，效率、准确性及精度低的问题。本发明包括：创建网格地图，使用2D激光雷达数据在网格地图中逐帧创建2D地图轮廓；把RGB‑D相机图像数据压缩为一维特征向量，并与2D激光雷达数据特征向量融合为表示当前角度和位置的图像特征的一维向量；将地图多次采样构建为金字塔结构，把当前视图的RGB‑D相机和2D激光雷达获得的信息转化为一维特征向量，采用由粗到精的策略将转化后的一维向量与地图中保存的一维特征向量对比，确定准确位置。本发明扫描定位效率高，准确性和精度高，并可实时显示定位结果。
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公开(公告)号：CN112561824B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011519696.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种2D激光与深度图像融合的数据对齐修复方法及系统，所述数据对齐修复方法包括：提取在相同时刻对相同目标采集的2D激光数据和深度图像数据；确定在2D激光数据与深度图像数据中相似度值最高的序列数据；根据相似度值最高的序列数据，确定所述序列数据中的空洞区域和/或毛刺区域，并基于所述序列数据修复空洞区域和/或毛刺区域。本发明基于时间戳提取相同时刻2D激光数据和深度图像数据，筛选出相似度值最高的序列数据，利用序列数据的相关性将有效序列的变化趋势移植到另一模态的无效数据区间，得到新的修复序列，修复的序列能够增强2D激光地图和深度图像的可视化效果，使两种传感器数据得以互相弥补。
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公开(公告)号：CN112561824A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011519696.0
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种2D激光与深度图像融合的数据对齐修复方法及系统，所述数据对齐修复方法包括：提取在相同时刻对相同目标采集的2D激光数据和深度图像数据；确定在2D激光数据与深度图像数据中相似度值最高的序列数据；根据相似度值最高的序列数据，确定所述序列数据中的空洞区域和/或毛刺区域，并基于所述序列数据修复空洞区域和/或毛刺区域。本发明基于时间戳提取相同时刻2D激光数据和深度图像数据，筛选出相似度值最高的序列数据，利用序列数据的相关性将有效序列的变化趋势移植到另一模态的无效数据区间，得到新的修复序列，修复的序列能够增强2D激光地图和深度图像的可视化效果，使两种传感器数据得以互相弥补。
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公开(公告)号：CN113269803B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110644112.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所(CN)
Abstract: 本发明属于地图创建与扫描定位领域，具体涉及了一种基于2D激光与深度图像融合的扫描定位方法、系统及设备，旨在解决现有扫描定位结果无法实时显示，效率、准确性及精度低的问题。本发明包括：创建网格地图，使用2D激光雷达数据在网格地图中逐帧创建2D地图轮廓；把RGB‑D相机图像数据压缩为一维特征向量，并与2D激光雷达数据特征向量融合为表示当前角度和位置的图像特征的一维向量；将地图多次采样构建为金字塔结构，把当前视图的RGB‑D相机和2D激光雷达获得的信息转化为一维特征向量，采用由粗到精的策略将转化后的一维向量与地图中保存的一维特征向量对比，确定准确位置。本发明扫描定位效率高，准确性和精度高，并可实时显示定位结果。
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