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公开(公告)号:CN110264572A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910544272.0
申请日:2019-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种融合几何特性与力学特性的地形建模方法及系统,涉及环境建模技术领域,包括获取探测区域的彩色图像和深度图像,对所述彩色图像进行地形语义分割,融合语义分割结果和同一时刻所述深度图像包含的深度信息,生成语义点云;将所述语义点云映射至地图坐标系下的栅格地图中,生成对应栅格,并将所述语义点云中的高程值和语义信息更新至所述对应栅格;根据所述语义信息进行地面力学特性计算,将计算结果更新至所述对应栅格,生成地形模型。本发明在地形因子中加入力学特性参数,创新地从几何特性与力学特性两个维度进行地形表征。本发明利用视觉感知的方式提前推断未接触区域的地面承压特性和剪切特性,扩大了感知范围。
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公开(公告)号:CN110264572B
公开(公告)日:2021-07-30
申请号:CN201910544272.0
申请日:2019-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供了一种融合几何特性与力学特性的地形建模方法及系统,涉及环境建模技术领域,包括获取探测区域的彩色图像和深度图像,对所述彩色图像进行地形语义分割,融合语义分割结果和同一时刻所述深度图像包含的深度信息,生成语义点云;将所述语义点云映射至地图坐标系下的栅格地图中,生成对应栅格,并将所述语义点云中的高程值和语义信息更新至所述对应栅格;根据所述语义信息进行地面力学特性计算,将计算结果更新至所述对应栅格,生成地形模型。本发明在地形因子中加入力学特性参数,创新地从几何特性与力学特性两个维度进行地形表征。本发明利用视觉感知的方式提前推断未接触区域的地面承压特性和剪切特性,扩大了感知范围。
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公开(公告)号:CN116088525A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310109037.7
申请日:2023-02-14
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京航天飞行控制中心
Abstract: 本发明提供了一种考虑地面物理特性的星球车自主导航方法,包括:基于深度强化学习,构建关于星球车的自主导航模型;获取所述星球车的运行状态数据;将所述运行状态数据输入所述自主导航模型,输出得到所述星球车的导航运动决策;根据所述导航运动决策,控制所述星球车运动。本发明通过构建基于深度强化学习理论的自主导航模型,实现并提升了星球车的自主导航能力,便于星球车在脱离人工决策的情况下自主进行星球探测,提升了星球车的适应能力与运动能力,提升了星球车的自主程度、智能程度以及对星球的探测效率,且实现了从环境感知直接到运动决策的端到端映射,提升了星球车进行星球探测任务的执行效率。
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