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公开(公告)号：CN112762937A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011550771.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于占据栅格的2D激光序列点云配准方法，包括如下步骤：S1、基于相邻两帧激光点云pointst‑1和pointst生成对应的栅格地图girdmapt‑1和girdmapt；S2、按照位移步长和角度步长在整个搜索窗口中遍历所有的候选位姿，基于候选位姿将t时刻的激光帧点云投影到栅格地图，将得分最高的候选位姿T(θ,tx,ty)作为初始位姿；S3、基于初始位姿生成t‑1时刻点云到t时刻点云的变换矩阵T′(θ′,t′x,t′y)，基于变换矩阵T′(θ′,t′x,t′y)将t时刻的激光帧点云pointst投影到t‑1时刻的占据栅格地图girdmapt‑1中，将t‑1时刻的激光帧点云pointst‑1投影到t时刻的占据栅格地图girdmapt中；S4、对于序列点云pointst及pointst‑1中所有的激光点构建目标函数，将目标函数的最低代价对应位姿作为当前t时刻的位姿。对点云数目和质量要求低，计算速度快，匹配精度高。
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公开(公告)号：CN112612862A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011550794.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云配准的栅格地图定位方法，包括：在初始位姿附近根据高斯模型随机分布粒子；将当前激光帧点云与栅格地图进行相关性匹配，将得分最高的候选位姿作为初始位姿；针对激光帧P1和P2在栅格地图中的投影点构建目标函数T*，迭代输出最优位姿；将最优位姿输送给里程计，里程计完成对所有粒子位姿的预测；根据粒子位置的观测数据，采用似然域计算粒子权重和粒子总权重；根据粒子权重对粒子进行筛选，复制高权重的粒子，舍弃低权重粒子，同时增加随机粒子，更新粒子分布，同时比较更新粒子簇最大权重；检测粒子簇中最大权重是否大于设定的权重阈值，若检测结果为是，则获得此时最佳的位姿。一定程度克服使用里程计时存在的打滑问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112710312A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011551246.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合距离残差和概率残差的激光SLAM前端匹配方法，具体包括如下步骤：S1、计算T时刻激光帧相对于(T‑1)时刻激光帧的距离残差；S2、对距离残与栅格概率地图在T时刻的概率残差进行非线性优化，得到T时刻的最优位姿；S3、基于T时刻最优位姿将T时刻激光帧投影至栅格概率地图，进行栅格概率地图的更新。本发明不依赖其它传感器和安装环境，降低了多传感器和改装环境的成本，提高了移动机器人定位的稳定性和精度。
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公开(公告)号：CN112612862B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011550794.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于点云配准的栅格地图定位方法，包括：在初始位姿附近根据高斯模型随机分布粒子；将当前激光帧点云与栅格地图进行相关性匹配，将得分最高的候选位姿作为初始位姿；针对激光帧P1和P2在栅格地图中的投影点构建目标函数T*，迭代输出最优位姿；将最优位姿输送给里程计，里程计完成对所有粒子位姿的预测；根据粒子位置的观测数据，采用似然域计算粒子权重和粒子总权重；根据粒子权重对粒子进行筛选，复制高权重的粒子，舍弃低权重粒子，同时增加随机粒子，更新粒子分布，同时比较更新粒子簇最大权重；检测粒子簇中最大权重是否大于设定的权重阈值，若检测结果为是，则获得此时最佳的位姿。一定程度克服使用里程计时存在的打滑问题。
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公开(公告)号：CN112612034A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011550887.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于激光帧和概率地图扫描的位姿匹配方法，包括如下步骤：S1、里程计基于上一时刻(h‑1)的全局最优位姿Poseh‑1估算时刻h的机器人位姿Poseh″；S2、基于相关性扫描确定搜索窗口，基于概率地图在搜索窗口内搜索得分最高的局部最优位姿Poseh′；S3、将h时刻的激光帧投影到概率地图的Poseh′位姿处，得到概率地图残差项；S4、基于概率地图的残差项、位姿Poseh″及位姿Poseh″构建目标函数，基于高斯牛顿法对目标函数进行优化，获取机器人在时刻h的全局最优位姿Poseh。提高了相关匹配的搜索速度，提高了移动机器人的定位效率。
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公开(公告)号：CN112612029A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011548133.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合NDT和ICP的栅格地图定位方法，包括如下步骤：S1、针对上一帧激光点云和当前激光帧点云，采用NDT算法获取激光雷达的初始位姿；S2、基于初始位姿进行当前激光帧点云与上一帧激光点云的匹配，获取激光雷达当前的位姿。移动机器人出现“绑架”或重启等异常情况后的重定位问题，以及仅通过激光传感器实现精确定位。
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公开(公告)号：CN112797981A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011548146.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院
IPC: G01C21/20 , G01S17/93 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种基于正态分布的粒子滤波定位方法，包括：基于及栅格地图分辨率将栅格地图划分若干大区域，每个大区域内部划分4个子区域，相邻子区域面积重叠，计算每个子区域内栅格点的位置均值和位置方差；构建粒子滤波器，将空闲区域作为有效区域，在有效区域内产生随机粒子；根据粒子位姿的观测数据，采用正态分布模型计算粒子权重及粒子总权重；根据粒子权重对粒子进行筛选、复制及保留，同时增加随机粒子；重采样后，更新粒子分布，使得每个粒子的权重相等，更新粒子簇的最大权重，若粒子的最大权重大于权重阈值，则最大权重粒子簇的平均位姿即为最佳位姿，即完成重定位。一定程度克服使用里程计时存在的打滑问题。
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