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公开(公告)号：CN113379910B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110644536.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于SLAM的移动机器人矿山场景重建方法及系统，获取同步标定过的通过移动机器人测得的激光点云数据和视觉点云数据；对获取的激光点云数据和视觉点云数据进行融合；对融合后的点云数据进行点云运动畸变去除处理和点云滤波处理；结合处理后的点云数据，采用基于图优化的多约束因子图算法，将IMU预积分数据、点云关键帧数据以及GNSS数据加入约束子图，进行回环检测后得到重建后的三维地图；本公开能够有效实现矿山场景下的三维重建，并且最终获得带有颜色的点云地图，提高了矿山场景重建的精度。
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公开(公告)号：CN113920134B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111137710.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/762 , G01S17/89
Abstract: 本发明提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统，属于室内外三维复杂场景地面分割技术领域，所述方法包括：获取多线激光雷达原始点云数据；对原始点云数据进行预处理；对预处理后的点云数据进行初步地面分割处理，得到非地面点云；对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果筛选得到斜坡地面点云；如果判断某一类为斜坡地面点云，则将此类对应的聚类拟合平面与原始地面进行拼接；本发明能够有效地识别并分割三维复杂斜坡环境的地面，提高了斜坡地面分割的准确性。
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公开(公告)号：CN114325760A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111682884.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 山东大学
IPC: G01S17/931
Abstract: 本发明提供了一种基于多线激光雷达的公路隧道质检避障方法及系统，包括：预处理获取原始激光点云数据，得到用于地面障碍物检测的有效点云、中心点有效区域点云和隧道障碍物检测有效点云；对用于地面障碍物检测的有效点云进行点云分割，得到非地面点云；对中心点有效区域点云和隧道障碍物检测有效点云进行曲面拟合分割，得到非曲面点云；利用欧式聚类对非地面点云和非隧道曲面点云进行处理，并用方向模型对每一类点云进行可视化封装，获取质检过程中障碍物相对于质检机器人的位置；根据障碍物的相对于质检机器人的准确位置，生成机器人避障指令；本发明能够高效地实时分割并识别隧道曲面的障碍物，实现了隧道探测机器人质量检测的实时精准避障。
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公开(公告)号：CN114842335B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210395946.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/96 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06T7/73 , G06T1/00 , B28D1/22 , B28D7/00
Abstract: 本发明提供了一种用于建筑机器人的开槽目标识别方法及系统，对得到的二值掩码图像进行霍夫圆检测，当检测到轮廓半径在预设阈值范围内时，判定识别到圆孔标记，获取最靠近视野中心的圆心坐标，并进入下一步；否则，直接进入下一步；对二值掩码图像进行轮廓检测，对目标轮廓进行最小矩形框拟合，当矩形框的长度、宽度以及长宽比均在阈值范围内时，且有矩形框满足线段特征时，判定识别到槽标记，获取最靠近视野中心的线段两端坐标，并进入下一步；否则，判断是否检测到圆孔标记，如是，则进入下一步，否则识别结束；将识别到的坐标值全部转换为机器人坐标，得到开槽目标识别结果；本发明实现了孔标记和槽标记的更快速和准确识别。
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公开(公告)号：CN113935428A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111240857.7
申请日：2021-10-25
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06N20/00 , G06T7/80 , G06T7/11 , G06T7/136
Abstract: 本公开提供了一种基于图像识别的三维点云聚类识别方法及系统，包括获取待识别区域的图像数据及其对应的点云数据；对所述图像数据及点云数据进行预处理；基于所述图像数据及预先训练的深度学习模型，进行目标实例的识别；获取目标实例的深度数据，基于所述深度数据确定目标实例在点云中的投影位置；在所述投影位置，基于聚类算法对所述点云数据进行可视化分割，获得聚类识别结果。所述方案通过将光学传感器和激光雷达相融合，利用光学传感器易于获取数据的特点，采用基于深度学习的视觉识别和深度定位的方案来实现三维点云的聚类识别，提高了聚类识别的准确性及稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112927302A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110196629.8
申请日：2021-02-22
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种多线激光雷达与相机联合标定的标定板及标定方法，该标定板包括一个矩形基板，该矩形基板具有上表面和下表面；上表面的中心部分为黑白棋盘格，沿着黑白棋盘格的外边缘的一圈为漫反射反光部分；下表面是激光雷达识别的背景，具有吸光性能，为吸光涂层，且吸光涂层沿着基板的四个侧面向上表面延伸，将漫反射反光部分的四周完全包围。标定板使用吸光材料作为背景，漫反射反光板作为标记，能够实现激光雷达对标定板位姿的自动获取，并且大大提高了识别精度。采集数据后直接利用现有数据计算相机内参并估计相机与标定板之间的外参，整个数据处理过程自动实现，无需人工标记。
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公开(公告)号：CN114325760B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111682884.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 山东大学
IPC: G01S17/931
Abstract: 本发明提供了一种基于多线激光雷达的公路隧道质检避障方法及系统，包括：预处理获取原始激光点云数据，得到用于地面障碍物检测的有效点云、中心点有效区域点云和隧道障碍物检测有效点云；对用于地面障碍物检测的有效点云进行点云分割，得到非地面点云；对中心点有效区域点云和隧道障碍物检测有效点云进行曲面拟合分割，得到非曲面点云；利用欧式聚类对非地面点云和非隧道曲面点云进行处理，并用方向模型对每一类点云进行可视化封装，获取质检过程中障碍物相对于质检机器人的位置；根据障碍物的相对于质检机器人的准确位置，生成机器人避障指令；本发明能够高效地实时分割并识别隧道曲面的障碍物，实现了隧道探测机器人质量检测的实时精准避障。
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公开(公告)号：CN113570629A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111142897.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理领域，提供了一种去除动态物体的语义分割方法及系统。其中，该语义分割方法包括获取场景3D点云并投影到2D深度图中，计算点云的法向量信息，构建带有回环的面元地图；对带有回环的面元地图进行点云语义分割，构建出语义点云地图，将语义点云地图映射到3D点云地图中并去除出现的边缘阴影及点云离散化现象；利用语义点云地图中的语义点云信息去除动态物体，并添加语义迭代最近点约束，得到优化后的语义点云地图。
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公开(公告)号：CN113640826B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110920554.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC: G01S17/93
Abstract: 本公开提供了一种基于3D激光点云的障碍物识别方法及系统，获取三维环境激光点云数据；对三维环境激光点云数据进行地面分割处理，得到非地面激光点云数据；对非地面激光点云数据进行分区，利用二维欧式聚类进行各分区的障碍物标记；利用长方体模型对聚类结果进行封装处理，得到障碍物的位置和大小；本公开有效地提高了地面分割与点云聚类的实时性，提高了较远距离的障碍物识别精度。
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公开(公告)号：CN113570629B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111142897.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理领域，提供了一种去除动态物体的语义分割方法及系统。其中，该语义分割方法包括获取场景3D点云并投影到2D深度图中，计算点云的法向量信息，构建带有回环的面元地图；对带有回环的面元地图进行点云语义分割，构建出语义点云地图，将语义点云地图映射到3D点云地图中并去除出现的边缘阴影及点云离散化现象；利用语义点云地图中的语义点云信息去除动态物体，并添加语义迭代最近点约束，得到优化后的语义点云地图。
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