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公开(公告)号：CN117036511B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311288072.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种多类型传感器的标定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：首先获取目标场地的点云地图，再根据点云地图得到包括激光雷达、相机和组合导航的多类型传感器之间的外参，对多类型传感器进行标定。采用本申请的方法进行多类型传感器标定，由于无需特定的标定板，也不需要特定的标定场景，不要求传感器之间有共视区域，因此降低了多类型传感器标定的操作复杂度和提升了标定的准确性。
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公开(公告)号：CN117058358B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311316718.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/24 , G06V10/25 , G06T7/70 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种场景边界检测方法和移动平台。该方法包括：获取移动平台的连续帧的三维数据点，并获取每帧三维数据点对应的目标边界点；将目标边界点基于三维数据点中携带的拓扑结构进行排列，得到连续帧的初始边界拓扑信息，并遍历每帧中的所有目标边界点，基于目标边界点所处的环境信息对初始边界拓扑信息进行更新处理，得到目标边界拓扑信息；基于目标边界拓扑信息，生成针对移动平台的场景边界检测结果。采用本方法能够提升场景边界检测的效率。
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公开(公告)号：CN116518992A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310399453.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种退化场景下的无人车定位方法，结合预先设计好的特征图层进行全局定位，消除定位的累积误差，以及融合imu和车辆底盘速度信息，提供较为准确的实际位姿，最后将里程计和全局匹配的观测信息融入卡尔曼滤波框架中对实际位姿进行校正，得到高频的、鲁棒的无人车定位结果。本发明还公开了一种退化场景下的无人车定位装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN116482711A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310742397.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G01S17/933 , G06V10/764 , G01S17/86 , G01C9/00
Abstract: 本申请涉及一种用于着陆区自主选择的局部静态环境感知方法，包括绘制对应局部地面环境的点云地图；基于点云地图对局部地面环境进行栅格离散化处理得到地面栅格，结合预设的高度阈值得到障碍物点云信息；遍历全部地面栅格，获得当前栅格中心的法线方向确定地面坡度信息；对每个障碍物对象进行体素化分割得到的障碍物体素栅格信息，基于障碍物体素栅格信息障碍物进行分类；根据地面坡度信息以及分类后的障碍物信息，生成用于着陆区自主选择的局部静态环境信息。结合地面坡度信息以及障碍物信息，面向飞行器着陆生成局部环境信息。能够高效可靠维护局部区域的环境感知信息，以实现飞行器鲁棒可靠的自主着陆区选择。
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公开(公告)号：CN117011685B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311256742.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种场景识别方法、装置和电子装置，其中，该场景识别方法包括：获取连续的激光扫描帧；根据每帧该激光扫描帧，获取融合该连续的激光扫描帧的局部栅格地图，并基于该局部栅格地图得到各帧下的障碍物区域信息；将该各帧下的障碍物区域信息输入至训练完备的目标场景识别模型，得到每帧该激光扫描帧对应的全局描述信息；根据该全局描述信息生成该连续的激光扫描帧下的场景识别结果。通过本申请，解决了场景识别的准确性和效率无法兼顾的问题，实现了精确、高效的场景识别方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116184357B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310218573.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种地面点云数据处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该地面点云数据处理方法包括：通过激光雷达采集原始点云数据，得到地面点云数据；根据车辆位姿将激光雷达坐标系下的地面点云数据转换为地图坐标系下的第一点云数据；根据车辆的行驶方向，从第一点云数据中获取搜索种子；根据搜索种子和高程变化阈值，将第一点云数据分为道路点云数据和障碍物点云数据；根据点云数据强度阈值对道路点云数据进行二分聚类，得到前景点云数据和背景点云数据。通过本申请，解决了相关技术中存在复杂路况下采集的点云数据处理存在噪声大，导致点云数据目标识别不精确的问题，实现了精确高效过滤路面点云数据的技术效果。
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公开(公告)号：CN117058358A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311316718.7
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/24 , G06V10/25 , G06T7/70 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种场景边界检测方法和移动平台。该方法包括：获取移动平台的连续帧的三维数据点，并获取每帧三维数据点对应的目标边界点；将目标边界点基于三维数据点中携带的拓扑结构进行排列，得到连续帧的初始边界拓扑信息，并遍历每帧中的所有目标边界点，基于目标边界点所处的环境信息对初始边界拓扑信息进行更新处理，得到目标边界拓扑信息；基于目标边界拓扑信息，生成针对移动平台的场景边界检测结果。采用本方法能够提升场景边界检测的效率。
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公开(公告)号：CN116664645B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310940230.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种点云匹配方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该点云匹配方法包括：将待匹配点云划分为多个点云块，输入多个点云块至预训练后的点云特征编码模块，得到多个点云块的特征向量；根据多个点云块的特征向量获取待匹配点云的全局描述向量，将待匹配点云的全局描述向量与预设的历史数据库中的点云帧的全局描述向量进行匹配，确定在预设的匹配阈值范围内的历史数据库中的点云帧为点云匹配结果。通过本申请，解决了基于有监督深度学习的点云匹配技术的匹配准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN117036511A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311288072.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种多类型传感器的标定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：首先获取目标场地的点云地图，再根据点云地图得到包括激光雷达、相机和组合导航的多类型传感器之间的外参，对多类型传感器进行标定。采用本申请的方法进行多类型传感器标定，由于无需特定的标定板，也不需要特定的标定场景，不要求传感器之间有共视区域，因此降低了多类型传感器标定的操作复杂度和提升了标定的准确性。
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公开(公告)号：CN116863432A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311126363.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/84
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的弱监督激光可行驶区域预测方法和系统，本发明利用激光可行驶区域预测算法较为容易的获得下采样点云是否地面点的粗略标注，将该粗略标注作为标签，从而较为容易的获得了用于训练深度学习点云特征提取模型的标签，但由于该标签的准确性有待提高，因此，在第一次对深度学习点云特征提取模型进行训练之后，基于当前预测得到的初始地面点预测概率和上一次预测得到的初始地面点预测概率通过交叉熵损失函数构建新增损失函数以完成之后的训练，因此能够利用大量的数据量较小的标注标签训练获得能够较为准确预测地面点概率的地面点预测模型，从而能够准确的获得可行驶区域。
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