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公开(公告)号：CN113282088A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110560682.1
申请日：2021-05-21
申请人： 潍柴动力股份有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明实施例提供一种工程车的无人驾驶方法、装置、设备、存储介质及工程车，该工程车上安装有至少两种测量设备。该方法包括：确定工程车的位姿信息，位姿信息用于表示工程车在真实环境下的地理位置和行驶方向；基于至少两种测量设备采集工程车周围环境的障碍物数据，并对障碍物数据进行数据处理，得到障碍物信息；根据工程车的位姿信息对障碍物信息进行位置转换处理，确定障碍物在真实环境下的地理位置；基于路径规划算法，结合障碍物的地理位置、工程车的位姿信息以及预设的目标点的地理位置，对工程车进行路径规划。本发明实施例能够使工程车按照规划后的路径进行自主行驶，实现工程车对障碍物的自动有效的避障。
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公开(公告)号：CN113235682A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110559228.4
申请日：2021-05-21
申请人： 潍柴动力股份有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明提供一种推土机控制方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取施工任务；解析所述施工任务，得到目标路线，其中，所述目标路线包括多个行驶目标点；获取推土机的当前行驶车速，根据当前行驶车速确定当前预瞄点；根据当前预瞄点、多个行驶目标点确定当前行驶目标点；根据推土机当前坐标点和所述当前行驶目标点确定当前航向角偏差；根据当前航向角偏差确定当前控制参数，其中，所述当前控制参数包括行驶车速以及行驶转向值；控制推土机按照当前控制参数运行。本发明的方法，控制推土机尽可能地沿着指定的目标路线行驶，实现推土机的路径跟踪，而且无需人工操作推土机。
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公开(公告)号：CN215630246U
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202121108196.8
申请日：2021-05-21
申请人： 潍柴动力股份有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本实用新型提供一种施工机械智能驾驶系统，用于施工机械的智能驾驶，包括：主控板、计算平台、车载ECU、障碍物信息获取装置，所述障碍物信息获取装置用于获取所述施工机械行驶环境的障碍物信息，所述计算平台基于所述障碍物信息获取装置获取的障碍物信息进行障碍物识别并规划所述施工机械的行驶路径和作业行为，所述主控板获取所述计算平台的计算结果控制所述车载ECU，以使所述车载ECU控制所述施工机械行走和/或作业。本实用新型提供一种施工机械智能驾驶系统，用以至少解决目前还没有针对施工机械的施工机械智能驾驶系统的技术问题。
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公开(公告)号：CN114966734B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210479056.4
申请日：2022-04-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G01S17/86 , G01C21/16 , G06T7/73 , G06T7/521 , G06T7/55 , G06T7/33 , G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种结合多线激光雷达的双向深度视觉惯性位姿估计方法，包括：双向深度视觉图像借助激光雷达点云恢复特征点的深度信息后，分别与IMU数据进行紧耦合，得到两个位姿估计，对两个位姿估计加权融合得到视觉里程计；将视觉里程计或IMU估计结果作为先验位姿估计，将先验位姿估计结合激光点线残差进行迭代优化，得到激光里程计；分别对双向深度视觉图像和激光雷达点云进行闭环检测，若校验闭环有效，则将当前时刻和闭环时刻对应的激光关键帧之间的相对位姿变换关系作为闭环约束；将激光里程计约束、视觉里程计约束和闭环约束作为约束项，进行因子图优化，得到最优位姿估计。本发明在光照不良和纹理缺失等场景中具有高精度且鲁棒的位姿估计。
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公开(公告)号：CN113192140B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110569911.6
申请日：2021-05-25
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于点线特征的双目视觉惯性定位方法和系统，所述方法通过在机器人上设置双目相机和IMU传感器估计机器人位姿，进行机器人定位，所述机器人位姿估计包括：从双目相机中采集的图像中提取点特征和线特征，在机器人运行过程中对点特征和线特征进行追踪；将机器人历史运动轨迹的误差作为先验约束，以先验约束、点特征追踪误差、线特征追踪误差和IMU传感器测量误差之和最小为目标，进行机器人位姿估计，得到机器人位姿。线特征受环境光照影响相对较小，在特征点缺失的弱纹理环境下仍然可能提取到线特征来进行运动估计，本发明将线特征融合到视觉惯性定位算法中，提高了移动机器人在弱纹理环境下的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114966734A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210479056.4
申请日：2022-04-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G01S17/86 , G01C21/16 , G06T7/73 , G06T7/521 , G06T7/55 , G06T7/33 , G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种结合多线激光雷达的双向深度视觉惯性位姿估计方法，包括：双向深度视觉图像借助激光雷达点云恢复特征点的深度信息后，分别与IMU数据进行紧耦合，得到两个位姿估计，对两个位姿估计加权融合得到视觉里程计；将视觉里程计或IMU估计结果作为先验位姿估计，将先验位姿估计结合激光点线残差进行迭代优化，得到激光里程计；分别对双向深度视觉图像和激光雷达点云进行闭环检测，若校验闭环有效，则将当前时刻和闭环时刻对应的激光关键帧之间的相对位姿变换关系作为闭环约束；将激光里程计约束、视觉里程计约束和闭环约束作为约束项，进行因子图优化，得到最优位姿估计。本发明在光照不良和纹理缺失等场景中具有高精度且鲁棒的位姿估计。
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公开(公告)号：CN113192140A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110569911.6
申请日：2021-05-25
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于点线特征的双目视觉惯性定位方法和系统，所述方法通过在机器人上设置双目相机和IMU传感器估计机器人位姿，进行机器人定位，所述机器人位姿估计包括：从双目相机中采集的图像中提取点特征和线特征，在机器人运行过程中对点特征和线特征进行追踪；将机器人历史运动轨迹的误差作为先验约束，以先验约束、点特征追踪误差、线特征追踪误差和IMU传感器测量误差之和最小为目标，进行机器人位姿估计，得到机器人位姿。线特征受环境光照影响相对较小，在特征点缺失的弱纹理环境下仍然可能提取到线特征来进行运动估计，本发明将线特征融合到视觉惯性定位算法中，提高了移动机器人在弱纹理环境下的定位精度和鲁棒性。
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