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公开(公告)号：CN114913198A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110127063.3
申请日：2021-01-29
Abstract: 一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：在对多个目标进行跟踪期间，获取当前时刻对所述多个目标中第一目标的跟踪结果；若所述跟踪结果为未匹配的跟踪，则根据所述多个目标的历史检测结果确定所述第一目标所属集群，其中，属于同一集群的多个目标具有相同的物体属性和相似的运动属性；根据所述集群内除第一目标外的目标在当前时刻的检测结果以及所述集群内各目标之间的相对运动关系，恢复所述第一目标在当前时刻的轨迹。通过本发明方案能够对被遮挡的物体进行轨迹预测和跟踪，利于确保目标跟踪的完整性。
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公开(公告)号：CN114913198B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202110127063.3
申请日：2021-01-29
Abstract: 一种多目标跟踪方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：在对多个目标进行跟踪期间，获取当前时刻对所述多个目标中第一目标的跟踪结果；若所述跟踪结果为未匹配的跟踪，则根据所述多个目标的历史检测结果确定所述第一目标所属集群，其中，属于同一集群的多个目标具有相同的物体属性和相似的运动属性；根据所述集群内除第一目标外的目标在当前时刻的检测结果以及所述集群内各目标之间的相对运动关系，恢复所述第一目标在当前时刻的轨迹。通过本发明方案能够对被遮挡的物体进行轨迹预测和跟踪，利于确保目标跟踪的完整性。
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公开(公告)号：CN115690337A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110849234.3
申请日：2021-07-27
Abstract: 本公开实施例提供了一种半动态地图的构建方法、定位方法、存储介质以及终端设备，所述半动态地图的构建方法包括：S1，基于第一环境构建第一静态地图；S3，确定所述第一静态地图中的半动态物体；S5，确定所述第一静态地图中的半动态物体的位置坐标；S7，根据所述第一静态地图中的半动态物体的位置坐标，生成第一半动态地图。所述定位方法包括：将第二环境下的半动态物体与第一环境下的半动态物体进行位置比较并将第二环境下的静态物体与第一环境下的静态物体进行位置比较，进而进行定位。所述半动态地图的构建方法和定位方法通过降低环境中的半动态物体对定位的影响，从而提升无人驾驶设备在第二环境下的定位精确度。
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公开(公告)号：CN114264297B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111455381.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了UWB和视觉SLAM融合算法的定位建图方法及系统，该方法包括：实时获取UWB定位标签和UWB定位锚点传输的UWB信号，得到移动车辆在UWB坐标系下的坐标，同步获取相机采集的图像，建立相机坐标系；对图像进行处理，根据帧间特征点匹配，计算帧间运动，提取特征点，选取满足条件的图像作为关键帧；根据轨迹匹配方法，统一相机坐标系和UWB坐标系；将关键帧转换为带有UWB坐标系的绝对坐标并进行闭环检测，判断该关键帧是否已跟踪，判断为否，根据该关键帧建立地图点，将建立的图放入地图集保存，并对新放入的图与地图集里的子地图的共同部分进行地图融合；判断为是，在地图集里寻找满足当前位置信息的匹配地图。
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公开(公告)号：CN111272165A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010124025.8
申请日：2020-02-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明了提供一种基于特征点标定的智能车定位方法，包括：判断智能车是位于盲区还是非盲区；当智能车位于GNSS非盲区，将GNSS信号、里程计数据和惯性测量单元数据组合，通过卡尔曼滤波获取智能车当前位姿，利用激光雷达扫描智能车周围环境，提取角点、圆弧特征并通过处理得到角点、圆心作为特征点，计算特征点的全局坐标和权重存入当前特征点列表；将当前特征点列表中的特征点加入已有特征点列表，将已有特征点列表中满足条件的特征点加入可信任列表；当智能车位于GNSS盲区，使用激光雷达获取周围可信任列表的特征点作为观测量，融合里程计数据和惯性测量单元数据，通过粒子滤波方法获取智能车当前位姿，从而实现智能车从非盲区进入盲区的定位无缝切换。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114217665B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111569937.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F1/12 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/246 , G06T7/10 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种相机和激光雷达时间同步方法、装置及存储介质，该方法包括：获取相机在第一时刻的图像以及激光雷达在第二时刻的点云；基于第一时刻和第二时刻的时间差内的位姿坐标变化构建位姿解算模型；根据位姿解算模型将相机和激光雷达进行时间同步。通过实施本发明，通过时间差内构建的位姿解算模型实现了当采集的相机图像和雷达点云数据具有时间差时的在线时间同步，保证时间同步结果准确可靠。同时，该方法无需统一时钟信号，避免了硬件触发接口对传感器的选型限制，解决了相机和激光雷达间时间同步硬触发方式对硬件要求过高不具有普适性的问题。
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公开(公告)号：CN115862868A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211613492.2
申请日：2022-12-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及心理测评系统、平台、电子设备及存储介质，所述系统包括获取模块，用于获取被测人员针对预先配置的调查问卷的作答数据、被测人员在作答调查问卷期间采集的模态数据以及模态数据的模态数据特征，模态数据包括非生理数据和/或生理数据；分析模块，用于根据作答数据、模态数据以及模态数据特征中的至少一种，确定被测人员的心理测评结果，心理测评结果表征被测人员的心理。根据本公开实施例，能够给出准确且全面的心理测评结果，使确定出的心理测评结果更贴近被测人员的真实心理情况。
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公开(公告)号：CN114264297A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111455381.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了UWB和视觉SLAM融合算法的定位建图方法及系统，该方法包括：实时获取UWB定位标签和UWB定位锚点传输的UWB信号，得到移动车辆在UWB坐标系下的坐标，同步获取相机采集的图像，建立相机坐标系；对图像进行处理，根据帧间特征点匹配，计算帧间运动，提取特征点，选取满足条件的图像作为关键帧；根据轨迹匹配方法，统一相机坐标系和UWB坐标系；将关键帧转换为带有UWB坐标系的绝对坐标并进行闭环检测，判断该关键帧是否已跟踪，判断为否，根据该关键帧建立地图点，将建立的图放入地图集保存，并对新放入的图与地图集里的子地图的共同部分进行地图融合；判断为是，在地图集里寻找满足当前位置信息的匹配地图。
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公开(公告)号：CN114217665A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111569937.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F1/12 , G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/246 , G06T7/10 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种相机和激光雷达时间同步方法、装置及存储介质，该方法包括：获取相机在第一时刻的图像以及激光雷达在第二时刻的点云；基于第一时刻和第二时刻的时间差内的位姿坐标变化构建位姿解算模型；根据位姿解算模型将相机和激光雷达进行时间同步。通过实施本发明，通过时间差内构建的位姿解算模型实现了当采集的相机图像和雷达点云数据具有时间差时的在线时间同步，保证时间同步结果准确可靠。同时，该方法无需统一时钟信号，避免了硬件触发接口对传感器的选型限制，解决了相机和激光雷达间时间同步硬触发方式对硬件要求过高不具有普适性的问题。
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公开(公告)号：CN112017205B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010729645.4
申请日：2020-07-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达和相机传感器空间位置自动标定方法及系统，所述方法包括：调整激光雷达相对于相机传感器的空间位置，得到多组激光雷达和相机传感器的空间位置关系；对于一个空间位置关系，从激光雷达点云数据中筛选出符合直线特征的数据；从相机传感器图像数据中筛选符合直线特征的数据；将符合直线特征的激光雷达数据投影到相机传感器的像素坐标系，计算投影后的符合直线特征的一个激光雷达点的灰度值作为得分，累加全部激光雷达点的得分作为总得分；遍历所有的空间位置关系，得到多个总得分；从多个总得分中，选择最高总得分对应的激光雷达和相机传感器的空间位置关系，作为标定后的激光雷达和相机传感器的位置关系。
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