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公开(公告)号：CN114723964B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210443753.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于FCN和BP神经网络的视觉特征点提取与匹配优化方法，包括步骤S1：构造和训练FCN神经网络，对图像帧中的动态物体进行语义分割和像素剔除；步骤S2：对图像灰度共生矩阵进行分析，结合ORB特征提取算法中的对比度阈值来构造BP神经网络的训练集数据，以拟合特征点数量、图像灰度共生矩阵及图像对比度与对比度阈值之间的非线性关系，实现对图像特征点数量与分布的控制；步骤S3：利用特征位姿偏移稳定性来对特征点匹配结果进行优化，控制匹配特征点在图像中的像素位置范围；步骤S4：将训练好的FCN和BP神经网络移植到算法框架中，加速特征点提取和匹配过程，减少特征提取过程中不必要的特征点提取与描述子计算，实现ORB‑SLAM算法计算效率的提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106949906A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710137456.6
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分型扩张状态感测器的对准方法，适用于捷联惯性导航系统静坐基座大失准角对准的情况，解决大失准角条件下对准速度慢、误差波动大的问题。本发明通过IESO来对系统输出进行状态估计，从估计量中提取失准角信息。根据捷联惯性导航系统的东向和北向的误差回路，分别设计了用以减小东向失准角和天向失准角的4阶IESO滤波器和用以减小北向失准角的3阶IESO滤波器。进而通过失准角的修正量来得到陀螺仪的补偿量，完成对准。本发明所述方法不需要经过粗对准，且滤波器稳定性能较好，从而使得对准时间有效地减少。
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公开(公告)号：CN116501054A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310480033.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种无人机辅助无人车全局环境探索路线规划方法，属于环境建模与路径规划领域。包括：首先，在室外环境下通过无人机从空中以大视角、高机动、快速性、低成本方式获取环境的二维俯视图片，并将图片流通过基于FREAK特征的全景拼接、基于Unet3+的神经网络进行障碍物分割得到环境障碍物二值图；其次，针对障碍物二值地图提取可通行区域，进一步采用改进分层维诺图路网建模方法得到环境分层可通行网络拓扑节点图；然后，针对构建的环境分层可通行网络节点图通过最小权匹配方式转化成欧拉图；最后，对任意起点通过改进Fleury算法求解欧拉回路，从而得到地面无人车全局环境的探索路径。
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公开(公告)号：CN114723964A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210443753.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCN和BP神经网络的视觉特征点提取与匹配优化方法，包括步骤S1：构造和训练FCN神经网络，对图像帧中的动态物体进行语义分割和像素剔除；步骤S2：对图像灰度共生矩阵进行分析，结合ORB特征提取算法中的对比度阈值来构造BP神经网络的训练集数据，以拟合特征点数量、图像灰度共生矩阵及图像对比度与对比度阈值之间的非线性关系，实现对图像特征点数量与分布的控制；步骤S3：利用特征位姿偏移稳定性来对特征点匹配结果进行优化，控制匹配特征点在图像中的像素位置范围；步骤S4：将训练好的FCN和BP神经网络移植到算法框架中，加速特征点提取和匹配过程，减少特征提取过程中不必要的特征点提取与描述子计算，实现ORB‑SLAM算法计算效率的提高。
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公开(公告)号：CN106949906B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710137456.6
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分型扩张状态感测器的对准方法，适用于捷联惯性导航系统静坐基座大失准角对准的情况，解决大失准角条件下对准速度慢、误差波动大的问题。本发明通过IESO来对系统输出进行状态估计，从估计量中提取失准角信息。根据捷联惯性导航系统的东向和北向的误差回路，分别设计了用以减小东向失准角和天向失准角的4阶IESO滤波器和用以减小北向失准角的3阶IESO滤波器。进而通过失准角的修正量来得到陀螺仪的补偿量，完成对准。本发明所述方法不需要经过粗对准，且滤波器稳定性能较好，从而使得对准时间有效地减少。
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公开(公告)号：CN116859906A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310480029.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种结构化环境下偶次超椭圆极限环路径规划方法，首先获取结构化二维先验地图，对地图中的障碍物矩形化拟合并提取各个矩形参数；其次确定当前最影响通往目标点的障碍物，依据设定孔隙率确定矩形外接超椭圆次数，构建矩形障碍物包络偶次超椭圆；然后建立终点与障碍物相关联的局部坐标系，确定极限环的求解方向并求解该偶次超椭圆极限环轨迹，求解当前极限环脱离点的坐标；最后判断脱离点与终点之间是否有障碍物，如果有继续求解针对下一个障碍物的偶次超椭圆极限环，否则，求解到达终点的轨迹；该方法借助于偶次超椭圆的优势，在保持灵活性与平滑性的同时，具有更高的地图空间利用率，更短的路径规划长度。
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