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公开(公告)号：CN111325794A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010109809.3
申请日：2020-02-23
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积自编码器的视觉同时定位与地图构建方法(Visual-SLAM)。步骤1：训练数据进行数据预处理；步骤2：建立多任务学习网络；步骤3：将图像序列中相邻的三帧双目图像作为网络输入；步骤4：构建损失函数；步骤5：多任务网络的训练、验证和测试；步骤6：训练后的共享编码器网络用于回环检测；步骤7：上述六个步骤构造了一个新的Visual-SLAM系统前端，利用位姿图优化或因子图优化来构造Visual-SLAM系统的后端，进而搭建一个完整的系统，步骤8：验证定位准确性和鲁棒性。使用深度卷积自编码器，以一种半监督多任务的学习方法来构建SLAM系统的前端，包括深度估计、相机位姿估计、光流估计和语义分割，并利用网络的特征图构建图像表征进行回环检测。
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公开(公告)号：CN111044040A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911399529.4
申请日：2019-12-30
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明提出一种用于无人驾驶设备的全地形多传感器数据采集平台，该平台的移动运载平台上安装有可调节支撑架，可调节支撑架上安装有多传感器集成平台，多传感器集成平台的多线激光传感器、双目视觉传感器、惯性测量单元和全球定位系统接收器分别通过传感器引线缆与主控箱连接，激光雷达传感器、双目视觉传感器、惯性测量单元的中心在同一线上，Z方向上距离固定，设置为数据融合的初始值，激光传感器和双目视觉传感器之间进行数据配准，各个数据之间进行时间戳同步，采集数据频率为1HZ-30HZ。解决了现有数据采集平台通用性差，传感器类型单一以及各传感器之间几何位置不明确的问题，能够提高数据采集平台的通用性以及采集数据的丰富程度。
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公开(公告)号：CN103837085A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410083057.2
申请日：2014-03-07
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01B11/03
摘要： 基于激光跟踪仪逐点标定的目标位移矢量测量装置及方法，属于微小位移检测技术领域。本发明为了解决现有视觉检测测量系统对目标微位移的检测方法，存在的测量结果精度低的问题。装置包括高速CCD摄像机、激光跟踪仪和漫反射投影屏幕，目标物在漫反射投影屏幕上移动；方法中首先基于目标物标定点的成像点与激光跟踪仪获得的目标物标定点共轭的原理，建立对应关系查找表；然后采用高速CCD摄像机依次对目标物的屏幕光斑成像，获得目标物投影点的共轭点，查表获得或查表结合双线性插值的解算方法获得目标物投影点在投影屏幕坐标系上的坐标值。本发明用于测量目标位移矢量。
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公开(公告)号：CN111325794B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010109809.3
申请日：2020-02-23
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积自编码器的视觉同时定位与地图构建方法(Visual‑SLAM)。步骤1：训练数据进行数据预处理；步骤2：建立多任务学习网络；步骤3：将图像序列中相邻的三帧双目图像作为网络输入；步骤4：构建损失函数；步骤5：多任务网络的训练、验证和测试；步骤6：训练后的共享编码器网络用于回环检测；步骤7：上述六个步骤构造了一个新的Visual‑SLAM系统前端，利用位姿图优化或因子图优化来构造Visual‑SLAM系统的后端，进而搭建一个完整的系统，步骤8：验证定位准确性和鲁棒性。使用深度卷积自编码器，以一种半监督多任务的学习方法来构建SLAM系统的前端，包括深度估计、相机位姿估计、光流估计和语义分割，并利用网络的特征图构建图像表征进行回环检测。
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公开(公告)号：CN103837085B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410083057.2
申请日：2014-03-07
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01B11/03
摘要： 基于激光跟踪仪逐点标定的目标位移矢量测量装置及方法，属于微小位移检测技术领域。本发明为了解决现有视觉检测测量系统对目标微位移的检测方法，存在的测量结果精度低的问题。装置包括高速CCD摄像机、激光跟踪仪和漫反射投影屏幕，目标物在漫反射投影屏幕上移动；方法中首先基于目标物标定点的成像点与激光跟踪仪获得的目标物标定点共轭的原理，建立对应关系查找表；然后采用高速CCD摄像机依次对目标物的屏幕光斑成像，获得目标物投影点的共轭点，查表获得或查表结合双线性插值的解算方法获得目标物投影点在投影屏幕坐标系上的坐标值。本发明用于测量目标位移矢量。
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