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公开(公告)号：CN115015865A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210521013.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开一种基于毫米波雷达的自运动估计方法及机器人。该自运动估计方法包括：基于毫米波雷达进行数据采集并传输至数据处理模块，数据处理模块接收并响应该采集的数据进行预处理阶段，以获得三维毫米波雷达点云，数据处理模块将处理的三维毫米波雷达点云进行变换并投影到第一预设平面以进行线性拟合以及关键点提取、并求取相邻帧之间的刚性变换，以得到机器人的运动信息。利用该自运动估计法的机器人可以应用到无IMU的地下未知封闭环境中，并能取得可靠的测量信息。
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公开(公告)号：CN116664970A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310480495.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 苏州大学 , 连云港杰瑞电子有限公司 , 江苏智行未来汽车研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V20/56 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习的毫米波雷达稠密点云生成方法及系统，该方法包括采集交通场景下的毫米波雷达感知数据图像和激光雷达感知数据图像；对所述毫米波雷达感知数据图像和所述激光雷达感知数据图像进行预处理，得到数据集；将所述数据集输入到预先构建好的循环生成对抗网络模型中进行训练，得到训练好的网络模型；将毫米波雷达采集的路况数据输入所述训练好的网络模型中学习激光雷达特征，输出稠密点云结果。本发明针对现有毫米波雷达输出点云数据稀疏的问题，实现基于迁移学习的毫米波雷达稠密点云生成技术，在避免大量实测数据采集的同时提高毫米波雷达感知性能，准确获得交通状况信息。
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公开(公告)号：CN116580365A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310627055.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波雷达与视觉融合的目标车辆检测方法及系统，其包括：采集目标车辆的雷达云信息，将雷达点云信息转换到图像域，得到雷达图像；采集目标车辆图像信息，得到视觉图像；融合雷达图像以及视觉图像，得到融合图像；对所述融合图像进行特征提取，得到第一尺度特征图、第二尺度特征图以及第三尺度特征图；对第一尺度特征图进行上采样，并将上采样得到的特征依次与第二尺度特征图及第三尺度特征图聚合；对第三尺度特征图进行下采样，并将下采样得到的特征依次与第二尺度特征图及第一尺度特征图聚合，得到目标车辆聚合图像。本发明能准确检测近距离目标车辆和远距离(小目标)目标车辆，实现了恶劣天气下对目标车辆的检测识别。
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公开(公告)号：CN115453516A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210557983.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开一种目标识别系统与识别方法。系统包括：配置于交通路口的毫米波雷达，用于探测路口车辆信息；数据处理模块，其连接毫米波雷达，经数据处理模块处理得出雷达回波信号，信号混合模块，其用以毫米波雷达的发射信号及回波信号混频，以得雷达处理的原始信号，数据变换模块，其用以对中频信号进行距离维和速度维的两次傅里叶变换，得到目标的距离、速度信息，输出距离‑多普勒图像，数据监测模块，其用以继续对中频信号进行检测，并进行角度维的傅里叶变换，得到目标的角度信息，结合距离信息，获得目标2D毫米波雷达点云图，及识别模块，其基于预设的分类模型来完成对车辆模型的分类识别。该方法实现对车辆进行精准分类。
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