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公开(公告)号：CN118334896A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410260236.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种智能泊车服务中的泊车场预约泊位占比异构设置方法及装置，其中的方法采用了泊车场预约泊位异构占比技术，在智能泊车服务中，基于混合高斯模型，拟合泊车需求时空分布。对于泊车需求较高的泊车场，通过需求拟合分布模拟其泊车场选择，降低预约泊位比例，将泊车需求诱导至需求较低的泊车场。该预约泊位异构占比技术通过平衡泊车场间的泊车需求，降低泊车成本并减少交通拥堵，能够有效缓解泊车难问题。
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公开(公告)号：CN118674864A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410718618.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于手持式场景扫描系统的场景点云数据采集方法，属于建筑数据处理技术领域，包括：采集待扫描场景中不同时刻激光雷达的点云帧、惯性测量单元数据以及手机图像数据；利用基于自适应特征匹配的固定延迟平滑激光雷达惯性里程计，对所述不同时刻激光雷达的点云帧和惯性测量单元数据进行实时处理，得到设备运动状态和场景稀疏点云；对所述待扫描场景完成全景扫描后，由所述设备的运动轨迹、保存的激光雷达原始点云和手机图像数据构建所述待扫描场景的全场景彩色点云。本发明通过采用消费级低成本的场景三维扫描系统对建筑场景进行动态扫描，能实时估计设备的位置和姿态，实时得到场景的稀疏三维点云图，可以广泛应用于建筑结构排查、地下矿产清查等领域，具有实现简单，运算效率高等特点。
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公开(公告)号：CN117452358A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310248651.1
申请日：2023-03-13
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种车辆4D毫米波雷达惯性里程计方法及计算机可读介质。通过松弛滤波剔除显著的雷达空间噪声，基于选权迭代鲁棒估计法进行单帧测速并剔除动态噪声；通过机械编排进行IMU观测积分得到车辆预测状态；基于单帧测速和预测速度构建速度约束初步更新车辆状态；基于之前点云帧构建局部地图，并搜索下一时刻每个radar点的局部地图n近邻点，计算分布到多分布加权距离作为点云到局部地图的匹配约束，基于迭代滤波进一步更新得到精确车辆状态；通过4D radar闭环检测和GICP更新所有时刻的车辆状态，降低定位漂移。本发明削弱了各类雷达噪声对定位结果的影响，并有效提高了稀疏雷达点云的匹配精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113325435B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110582318.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 比较高，漂移误差也比较小。本发明提供一种定位方法，该方法包括：持续获取激光雷达扫描装置对空间环境进行扫描得到的每帧scan；将获取的每帧scan插入第一submap，且每获取 帧scan新增一个submap，将获取的每帧scan插入不完整的submap，其中，完整的submap包括N帧scan，不完整的submap包括的scan不足N帧，N为被2整除的正整数；每得到一个完整的submap，与空间环境的全局地图匹配一次，获取激光雷达扫描装置的定位。通过本发明，将每帧scan插入到submap中，所得到的完整的(56)对比文件连晓峰;窦丽华;陈杰.基于概率模型的2维全局地图建立方法.计算机工程与应用.2008,(第02期),全文.宗文鹏;李广云;李明磊;王力;李帅鑫.激光扫描匹配方法研究综述.中国光学.2018,(第06期),全文.Song Jianchao et al..A GlobalLocalization Algorithm for Mobile RobotsBased on Grid Submaps. 2018 3RD IEEEINTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCEDROBOTICS AND MECHATRONICS.2018,全文.王元华 等.基于激光雷达的移动机器人定位和地图创建.微计算机信息.2009,第25卷(第5-2期),第227-229页.崔志;石秀敏;李勇;王玮;刘朝华.Cartographer 2D SLAM算法室内建图分析.电子世界.2020,(第11期),全文.黄永新.基于复合点云帧改进的激光SLAM闭环检测算法.自动化与仪表.2020,(第06期),全文.李晨曦;张军;靳欣宇;李广敬;李强.激光雷达SLAM技术及其在无人车中的应用研究进展.北京联合大学学报.2017,(第04期),全文.尹邦政;朱静;黄文恺;韩晓英.基于激光雷达AGV的实时地图创建.东莞理工学院学报.2017,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN118981211A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411171921.4
申请日：2024-08-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种适应有限定位偏差的地面机器人稳健运动规划方法和系统。针对全局规划在定位偏差时可能给出不安全轨迹的问题，设计了适应定位偏差的全局规划方法；针对现有局部运动规划受定位偏差干扰的问题，设计确保局部运动规划安全稳健的策略；针对地面运动机器人不同的运动模型和避障需求，设计了基于微分平坦输出的2D轨迹优化方法，建立微分平坦运动模型，根据静态和动态障碍物的碰撞约束，实现对地面机器人可通行轨迹的优化。本发明在全局规划中考虑了定位存在的有限偏差，在局部规划中考虑了地面机器人的运动约束和避障条件，优化了地面机器人的运动轨迹，从而实现机器人的稳健运动规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117451043A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311793765.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉大学
Inventor： 庄园 , 李启鹏 , 槐建柱 , 陈怡文 , 纳什瓦·艾尔·班得瑞
Abstract: 一种数‑模混合估计的多源融合定位方法及系统，涉及多传感器融合定位技术领域，其利用IMU数据驱动模块回归传播调整因子、IMU不确定度因子和伪观测因子；利用LiDAR数据驱动模块计算场景特征退化率；根据IMU不确定度因子和场景特征退化率确定融合定位系统的不确定度；根据传播调整因子动态调整模型驱动传播预测时的噪声协方差，当场景特征退化率超过阈值时，仅使用伪观测因子进行观测更新，并结合不确定度进行位姿估计。本申请通过基于数据驱动的方法为基于模型驱动的滤波器系统提供自适应的参数调整，来适应不同场景和不同运动状态的变化。增强了系统在复杂场景和运动下的鲁棒性，综合考虑了传感器数据和系统模型的不确定度，能提供更可靠的结果置信度。
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公开(公告)号：CN117213470A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311467332.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 武汉大学
Inventor： 庄园 , 陈怡文 , 槐建柱 , 纳什瓦·艾尔·班得瑞
IPC: G01C21/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种多机碎片地图聚合更新方法及系统，属于智能建图技术领域，包括：多机碎片地图数据预处理；构建基于多机异构数据挖掘的分层重定位模型，提取具有鲁棒性的场景描述子并进行几何验证；构建基于局部‑全局联合优化的多机碎片地图聚合策略，融合优化全局地图，得到一致性全局地图，并对全局地图组织及存储；构建基于子地图的重叠度计算机制，并根据重叠度结果进行局部地图的更新或替换，最终实现全局地图的时效更新。本发明通过构建基于局部‑全局联合优化的多机碎片地图聚合策略，降低了多机多期数据优化复杂度。
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公开(公告)号：CN118674864B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410718618.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于手持式场景扫描系统的场景点云数据采集方法，属于建筑数据处理技术领域，包括：采集待扫描场景中不同时刻激光雷达的点云帧、惯性测量单元数据以及手机图像数据；利用基于自适应特征匹配的固定延迟平滑激光雷达惯性里程计，对所述不同时刻激光雷达的点云帧和惯性测量单元数据进行实时处理，得到设备运动状态和场景稀疏点云；对所述待扫描场景完成全景扫描后，由所述设备的运动轨迹、保存的激光雷达原始点云和手机图像数据构建所述待扫描场景的全场景彩色点云。本发明通过采用消费级低成本的场景三维扫描系统对建筑场景进行动态扫描，能实时估计设备的位置和姿态，实时得到场景的稀疏三维点云图，可以广泛应用于建筑结构排查、地下矿产清查等领域，具有实现简单，运算效率高等特点。
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公开(公告)号：CN114623817B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210158652.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键帧滑窗滤波的含自标定的视觉惯性里程计方法，属于多传感器融合导航定位领域。传统的滤波方法会按时间推移不断的去除老旧的状态量，在退化运动的情况下，保留的状态量对应的帧束之间没有足够的视差，所以难以约束运动并导致漂移。本发明方法包括图像特征提取、基于关键帧的特征关联、滤波器初始化、基于IMU的状态推算、利用特征观测更新滤波器和基于关键帧的状态量管理这几个步骤，可以实时的对传感器的几何参数进行估计。本发明方法基于关键帧组织状态量，在退化运动时，这些关键帧束对应的状态量不会被去除，所以仍然可以保证良好的观测，避免了漂移，本发明是第一个支持自校准的基于关键帧的滑窗滤波方法。
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公开(公告)号：CN117234216B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311490146.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种机器人深度强化学习运动规划方法及计算机可读介质。本发明移动机器人通过OctoMap方法构建当前时刻的3D体素局部占用地图以及占用信息；结合Tentabot导航框架进行计算，得到当前时刻每对线速度、角速度组合对应的机器人坐标系下先验轨迹的占用信息和可导航性信息；构建当前时刻的观测数据、动作空间、无效动作屏蔽约束函数；加权计算当前时刻的综合奖励；将当前时刻的观测数据、综合奖励输入Maskable PPO算法，结合当前时刻的无效动作屏蔽约束条件，结合Maskable PPO算法进行优化求解得到当前时刻的线速度、角速度，并输入至移动机器人进行运行。本发明实现机器人顺利躲避动态和静态障碍物，在轻微的传感器噪声和定位噪声干扰的场景中运行，算法具有鲁棒性。
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