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公开(公告)号：CN119245652A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411354713.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种室外停车场环境下自动巡检机器人的导航与寻车方法，包括以下步骤；步骤1：利用NDT算法对停车场环境进行SLAM建图；步骤2：在SLAM建图过程中录制GNSS巡检轨迹点，进行采样保存；步骤3：进行全局融合定位与局部融合定位；步骤4：基于全局融合定位与局部融合定位的组合定位结果，利用全局纯跟踪算法，实现室外移动机器人的导航；步骤5：利用机器人顶部的激光雷达对障碍物进行聚类识别；步骤6：在已知组合定位、全局路径、障碍物基础上，进行局部路径规划；步骤7：在机器人巡检过程中，利用图像识别算法识别车牌，便于后续用户基于车牌自主寻车；步骤8：基于微信小程序的扫码寻车。本发明具有应用前景广泛、系稳定性强、实用性强的特点。
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公开(公告)号：CN119167460A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411304939.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种可展曲面优化、设计及模型分片可展逼近的方法，可展曲面优化方法首先通过使用曲面参数化算法对Patch曲面展平，之后对Patch曲面进行UV平面采样，转换为拓扑结构规整的Grid曲面，并以此作为代理曲面使用深度学习方法进行可展性优化，最后再对优化结果通过逆采样方法实现对原始拓扑曲面的可展性优化。可展曲面的设计任务转换为交互拖拽变形下的Patch曲面实时优化任务，模型分片可展逼近任务转换为交互式输入条件下的分片可展逼近优化任务。该方法在此快速计算的基础上，提供更高的优化自由度，更好的优化结果。
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公开(公告)号：CN118861184A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410998921.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于距离平方的二维网格模型地图加载实时简化方法，包括如下步骤：步骤1：基于原网格数据初始化距离矩阵：步骤2：构建边坍缩最小堆：步骤3：循环坍缩边并更新顶点：步骤4：边翻转操作：最终三角形都接近正三角形，三角形质量得到提高。该方法不仅能够在几何精度上超越QEM方法，显著提升三角形质量，而且保持了较低的时间消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118467450A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664840.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F15/163 , G06F17/16 , G06F17/15 , G06F7/523
Abstract: 本发明属于数据处理领域，公开了一种计算密集型运算操作实现方法及处理器，包括：将矩阵乘法任务分解为若干个矩阵乘法子任务；在基于Versal AI Engine架构且满足分层性能分析模型的数据处理芯片内实现各矩阵乘法子任务；其中，所述分层性能分析模型包括寄存器级限定、缓冲区级限定、组级限定和阵列级限定。通过对AIE架构体系结构的研究，在四个不同层次上进行了硬件约束和性能分析，并扩展了分层屋檐模型。所实现的矩阵乘法运算操作的吞吐量和能效都有显著提高，凸显了在实现卓越性能方面的潜力，实现了对AIE架构的有效利用和计算效率的提高，为深度学习任务在AIE架构平台上的部署提供了新的范式，为发挥AIE架构优势和提高深度学习计算效率提供启发和指导。
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公开(公告)号：CN117392349A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311410329.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T17/20 , G06T17/30 , G06T3/073 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的网格曲面优化方法，将网格曲面编码为几何图像，并使用图像处理方法来解决曲面优化相关问题。创建了第一个用于网格曲面优化的数据集，并设计了一个专门为几何图像定制的基于深度学习的曲面优化网络，解决曲面优化问题通过数据驱动的几何约束范式学习。利用设计的网络和数据集，对可展曲面优化、曲面展平和曲面去噪任务进行了广泛的实验。实验结果表明，与传统的数值优化方法相比，该方法不仅能更好地解决复杂曲面的优化问题，而且优化速度提高了多个数量级。该开创性研究成功地将深度学习方法应用于曲面优化领域，为类似任务提供了一种新的求解范式，将为离散曲面优化领域的未来发展提供启发和指导。
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公开(公告)号：CN119649329A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411725299.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V20/56 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06T7/77
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达强度值的车道线提取和车位检测方法，包括以下步骤；步骤1：雷达数据预处理；步骤2：使用动态检测算法识别并去除步骤1中获取的具有强度值信息点云中的动态物体的目标，保留静态物体的数据，用于后续处理；步骤3：识别出静态物体的车道线的边界和特征，确定车道线候选区域，并通过几何约束精确提取车道线并获取车道线的直线方程，获取停车位区域；步骤4：根据提取的车道线和停车位区域，对停车位进行检测和编号，通过分析车位区域内的点云密度和强度值分布，判断每个车位的占用状态。本发明使雷达数据在不同环境条件下均能稳定、准确地识别车道线边界和停车位状态，从而提升自动驾驶中的环境感知能力。
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公开(公告)号：CN119090708A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411196330.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种三维数字人网格模型投影简化方法，包括：步骤1：获取三维数字人网格模型的顶点和面信息，将顶点和面的重心点存储在Kd‑tree中，同时将对应顶点法线和面法线存储在vector容器中；步骤2：计算边中点在原始数字人网格表面的投影点作为坍缩点vnew，计算vnew与该边邻域面构成的各四面体体积之和作为坍缩代价cost，将vnew和cost及边的起始点存储在结构体struct中，并存储在以cost为排列依据的最小堆H中；步骤3：从最小堆中选择cost最小的边进行坍缩，更新顶点坐标及其邻域连接关系，计算新顶点及其邻域点构成的边的坍缩最小堆，更新最小堆；步骤4：对近似平面区域的非锐利边进行边翻转，提高数字人模型的显示效果。本发明解决了网格简化时面临的速度与精度难以兼顾的问题。
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公开(公告)号：CN119043330A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411202881.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于自动驾驶领域，公开了一种车辆路径规划方法、系统、设备及存储介质。通过以车辆从起点位置至终点位置的付出代价最小化为优化目标，基于车辆的起点位置、终点位置、范围约束和性能约束构建积分形式的路径规划MPC方程，从而确保路径规划中具有最小的行驶成本和时间消耗。采用multi shooting方法将积分形式的路径规划MPC方程转化为离散MPC方程，并进一步通过Interior Point方法将离散MPC方程转换为等式约束最优化问题，提高了计算效率。通过并行求解等式约束最优化问题中的雅可比矩阵和Hessian矩阵，并根据这些矩阵构建MPC稀疏线性系统，显著提升了计算速度和系统响应能力。最终，采用LU分解方法并行求解MPC稀疏线性系统，从而在较短时间内获得高效的车辆路径规划结果。
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