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公开(公告)号：CN113902828B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111127160.9
申请日：2021-09-26
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明针对AMCL算法在重定位过程中收敛速度慢，在相似和变化环境下容易收敛错误等问题，提出了一种以墙角为关键特征的室内二维语义地图的构建方法。首先利用激光雷达进行栅格地图构建，其次使用深度相机获取墙角语义信息和非墙角物体语义标签，同时利用电子罗盘和激光雷达数据进行墙角方向性判断获取墙角类别标签，最后利用贝叶斯估计构建带有墙角类别标签和非墙角物体语义标签的语义地图。通过试验证明该方法能够克服相似和变化环境下AMCL定位不准的问题，并且在大环境场景下也能快速定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113902828A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111127160.9
申请日：2021-09-26
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明针对AMCL算法在重定位过程中收敛速度慢，在相似和变化环境下容易收敛错误等问题，提出了一种以墙角为关键特征的室内二维语义地图的构建方法。首先利用激光雷达进行栅格地图构建，其次使用深度相机获取墙角语义信息和非墙角物体语义标签，同时利用电子罗盘和激光雷达数据进行墙角方向性判断获取墙角类别标签，最后利用贝叶斯估计构建带有墙角类别标签和非墙角物体语义标签的语义地图。通过试验证明该方法能够克服相似和变化环境下AMCL定位不准的问题，并且在大环境场景下也能快速定位。
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公开(公告)号：CN118982480A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410998736.6
申请日：2024-07-24
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明提供一种用于剔除噪声地图中的动态点云的方法、装置与设备，其中，方法包括：获取当前时刻的点云数据帧、噪声地图以及位姿信息；基于当前帧、噪声地图以及位姿信息，利用预设深度转换规则，确定第一深度图和第二深度图；第一深度图对应当前帧，第二深度图对应噪声地图；第一深度图和第二深度图的尺寸以及包含的像素数量相同；基于第一深度图和第二深度图，利用背景差分原则，确定当前帧中的至少一个第一动态点云；基于至少一个第一动态点云，利用自适应最近邻搜索规则，在噪声地图中确定第二动态点云集合；将第二动态点云集合从噪声地图中删除，得到优化点云地图。利用本发明的方法，可有效剔除噪声地图中的动态物体，得到优化点云地图。
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公开(公告)号：CN118968440A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410875605.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明提供一种激光点云闭环检测方法、装置、设备及存储介质，其中，该激光点云闭环检测方法包括：获取点云图像，并对每帧所述点云图像进行区域划分，得到若干点云矩阵；所述点云图像中包含若干点云；对于每个所述点云矩阵，基于所述点云的特征信息，确定对应的特征图像和像素矩阵；对于每帧所述点云图像，基于所有点云矩阵的特征图像和像素矩阵，确定所述点云图像的信息熵和空间熵；分别对不同的所述点云图像的信息熵和空间熵进行对比，根据对比结果确定两帧所述点云图像的相似度。通过本发明，对点云图像的检测更加精确，有助于减少机器人在场景判断时的误差，定位和建图能力更强，解决了现有的相关技术中存在的准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN114485707B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210049078.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提出了一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划方法。本发明机器人构建室内环境栅格地图，将环境栅格地图依次进行二值化、腐蚀、膨胀处理，得到预处理后二值地图，提取出其骨架，得到骨架像素点构成的路径轨迹，搜索路径轨迹中的关键像素点，依据特定的连接关系重规划出新的骨架有效路径轨迹；机器人导航时依据新的骨架有效路径轨迹搜索出起始像素坐标到目标像素坐标之间的导航路径轨迹，进行降梯度采样，得到平滑的导航路径轨迹。本发明基于骨架关键点重规划出的骨架更加简洁，能够更加快速规划出笔直的路径，具有良好的实时性，规划出的路径长度短，转折次数少，机器人导航过程中能够迅速到达目标点，导航效率高。
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公开(公告)号：CN114485707A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210049078.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提出了一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划方法。本发明机器人构建室内环境栅格地图，将环境栅格地图依次进行二值化、腐蚀、膨胀处理，得到预处理后二值地图，提取出其骨架，得到骨架像素点构成的路径轨迹，搜索路径轨迹中的关键像素点，依据特定的连接关系重规划出新的骨架有效路径轨迹；机器人导航时依据新的骨架有效路径轨迹搜索出起始像素坐标到目标像素坐标之间的导航路径轨迹，进行降梯度采样，得到平滑的导航路径轨迹。本发明基于骨架关键点重规划出的骨架更加简洁，能够更加快速规划出笔直的路径，具有良好的实时性，规划出的路径长度短，转折次数少，机器人导航过程中能够迅速到达目标点，导航效率高。
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