公开(公告)号：CN115577320A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211263372.4

申请日：2022-10-15

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  姚贤胜 ,  辛乐 ,  邓恒 ,  李小龙 ,  魏金碧

IPC: G06F18/25 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于数据插值的多传感器异步数据融合处理方法，设计了包括航迹推算模块、数据缓冲模块、时间索引模块、数据插值模块四部分的定位框架。航迹推算模块根据车辆的运动动模型进行位姿估计。传感器获取了测量信息后经由数据缓冲模块进行缓存。通过时间索引模块来实现多传感器测量信息时间戳的精准匹配，通过数据插值模块，经由状态估计器，获得尽可能精确的车辆位置信息。通过搭建无人驾驶仿真平台验证本方法的有效性。实验结果表明，按照本发明提出的定位框架实现的定位算法具有精度高的优点。

公开(公告)号：CN118097265A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410231215.8

申请日：2024-02-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张利国 ,  魏金碧 ,  尹梓成 ,  李圣伊 ,  邓恒

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/194 ,  G06T7/80 ,  G06T9/40 ,  G06T1/20 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了基于深度学习与GPU加速的动态场景下视觉SLAM优化方法，包括以下步骤：通过相机获取图像帧的RGB图像与深度图像；对RGB图像进行ORB特征提取，并使用YOLOv5目标检测算法获取边界框检测结果，将边界框检测结果分为动态物体和静态物体两类；根据提取的ORB特征，基于深度图像得到的深度值信息对动态物体检测框进行前背景分割，筛选并剔除被认为是动态特征点的前景点；对剩下的静态特征点进行相机位姿估计和优化，得到准确的相机运动结果；本发明结合深度信息来分割检测框中的前背景区域，以避免剔除静态的背景点；将跟踪线程的ORB特征提取和目标检测线程中的YOLOv5目标检测算法分别进行CUDA并行化和TensorRT优化，实现嵌入式设备的实时动态视觉SLAM。