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公开(公告)号：CN110118974B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910471537.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光增稠机构的多帧融合方法，主要是通过驱动机构驱动三维的激光雷达在竖直方向上摆动，并通过融合多帧激光雷达的点云来增加低线数激光雷达在竖直方向上的点云的分辨率，在融合的过程中，本发明将每一帧的点云通过多次线性插值来矫正因激光雷达往复运动而造成的运动畸变，使得融合后的点云能够更加真实地反映环境的情况；从而使得低线数的激光雷达能实现类似高线数激光雷达的稠密点云，大大降低无人车技术的传感器成本。
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公开(公告)号：CN112767485A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110103081.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于静态语义信息的点云地图创建与场景辨识方法，包括步骤1：激光点云与语义图像联合投影获得语义点云；步骤2：通过语义标签筛选鲁棒静态信息；步骤3：提取鲁棒静态信息的描述子并组合成当前场景的描述子；步骤4：语义点云与激光雷达的里程计相结合生成全局地图，并通过点云配准在全局地图上进行重定位。本发明取得的有益效果：本发明面向长期环境，提高一种基于静态信息的点云地图表达方式，同时设计了一种基于鲁棒静态信息的描述子，能够在变化的环境下实现稳定的场景表示功能，并提高点云配准算法的收敛速度，在场景表示的基础上，实现较高的重定位成功率。
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公开(公告)号：CN112767485B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110103081.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/73 , G06T7/77 , G06T7/33 , G06T7/35 , G06V20/50 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于静态语义信息的点云地图创建与场景辨识方法，包括步骤1：激光点云与语义图像联合投影获得语义点云；步骤2：通过语义标签筛选鲁棒静态信息；步骤3：提取鲁棒静态信息的描述子并组合成当前场景的描述子；步骤4：语义点云与激光雷达的里程计相结合生成全局地图，并通过点云配准在全局地图上进行重定位。本发明取得的有益效果：本发明面向长期环境，提高一种基于静态信息的点云地图表达方式，同时设计了一种基于鲁棒静态信息的描述子，能够在变化的环境下实现稳定的场景表示功能，并提高点云配准算法的收敛速度，在场景表示的基础上，实现较高的重定位成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112925322B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110103067.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(CN)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种长期场景下无人车的自主定位方法，包括以下步骤：S1：语义聚类提取；S2：语义聚类地图创建；S3：长期重定位；S4：长期定位。本发明取得的有益效果：本方法面向城市长期变化的环境，创建了与真实场景尺度一致的语义聚类地图，同时设计语义聚类的匹配算法，完成无人车在城市环境中的可靠长期重定位；直接从三维点云中提取环境中的鲁棒静态物体，对环境变化不敏感；语义聚类提取和语义聚类地图构建过程会剔除识别的动态物体，不受动态物体的影响；使用实时重定位位姿来校正里程计漂移，定位不需要维护高精度点云地图；语义聚类地图轻量化，计算速度较快。
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公开(公告)号：CN110118974A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910471537.9
申请日：2019-05-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光增稠机构的多帧融合方法，主要是通过驱动机构驱动三维的激光雷达在竖直方向上摆动，并通过融合多帧激光雷达的点云来增加低线数激光雷达在竖直方向上的点云的分辨率，在融合的过程中，本发明将每一帧的点云通过多次线性插值来矫正因激光雷达往复运动而造成的运动畸变，使得融合后的点云能够更加真实地反映环境的情况；从而使得低线数的激光雷达能实现类似高线数激光雷达的稠密点云，大大降低无人车技术的传感器成本。
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公开(公告)号：CN114708311B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210290830.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种三维感知传感器，通过设计由云台底盘、云台支架、驱动电机构成的二轴云台来提供激光雷达的俯仰角与偏航角，从而满足主动重建的任务。同时还公开了一种面向建筑物的主动重建方法，用于解决户外场景的建筑物的主动重建问题，以地面移动机器人的运动学特性和应用场景为导向，提出并建立了一种新颖的基于移动机器人的面向建筑物的主动重建系统，从而实现了户外场景下建筑物的主动探索与重建技术的视角与路径规划，在此基础上，又进一步研究并提出了一种基于因子图优化的激光雷达‑惯性里程计的定位性能提升方案，通过本发明的方案，机器人能够有效执行基于移动机器人的户外建筑物主动重建。
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公开(公告)号：CN112925322A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110103067.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种长期场景下无人车的自主定位方法，包括以下步骤：S1：语义聚类提取；S2：语义聚类地图创建；S3：长期重定位；S4：长期定位。本发明取得的有益效果：本方法面向城市长期变化的环境，创建了与真实场景尺度一致的语义聚类地图，同时设计语义聚类的匹配算法，完成无人车在城市环境中的可靠长期重定位；直接从三维点云中提取环境中的鲁棒静态物体，对环境变化不敏感；语义聚类提取和语义聚类地图构建过程会剔除识别的动态物体，不受动态物体的影响；使用实时重定位位姿来校正里程计漂移，定位不需要维护高精度点云地图；语义聚类地图轻量化，计算速度较快。
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公开(公告)号：CN114708311A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210290830.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种三维感知传感器，通过设计由云台底盘、云台支架、驱动电机构成的二轴云台来提供激光雷达的俯仰角与偏航角，从而满足主动重建的任务。同时还公开了一种面向建筑物的主动重建方法，用于解决户外场景的建筑物的主动重建问题，以地面移动机器人的运动学特性和应用场景为导向，提出并建立了一种新颖的基于移动机器人的面向建筑物的主动重建系统，从而实现了户外场景下建筑物的主动探索与重建技术的视角与路径规划，在此基础上，又进一步研究并提出了一种基于因子图优化的激光雷达‑惯性里程计的定位性能提升方案，通过本发明的方案，机器人能够有效执行基于移动机器人的户外建筑物主动重建。
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