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公开(公告)号：CN118706152A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410700197.3
申请日：2024-05-31
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种用于激光雷达‑惯导标定的运动可观性量化方法，涉及LiDAR‑IMU数据融合技术领域。收集数据并计算IMU和LiDAR的姿态，在姿态序列中寻找在同一采集时刻的姿态对，构建外参标定问题，并通过考虑多组测量采用优化的方式求解LiDAR和IMU坐标系之间的旋转矩阵，将所有的标定数据划分为等长度的若干片段，根据标定问题构建每个片段的信息矩阵，对信息矩阵进行奇异值分解，计算每个片段的信息指数η，使用最小奇异值来表示单个片段的信息度量，设定阈值η0，选取η≥η0的片段进行外参标定。能够减少无效信息和错误信息的干扰，在提高标定算法收敛性和鲁棒性的同时，降低了计算成本。
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公开(公告)号：CN118424303A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410506991.4
申请日：2024-04-25
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01C21/30 , G06F18/2415
摘要： 本发明公开了一种基于联合概率的高精度地图数据关联方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、高精度地图地标和车辆检测地标参数化；步骤二、根据车辆当前位置设置关联门限；步骤三、计算联合数据关联概率；步骤四、建立动态联合概率矩阵；步骤五、时序修正。本发明通过引入地标间的语义相似性、局部空间相似性与全局结构相似性之间的联合概率，确定了智能车辆建立观测地标与地图地标之间正确匹配的方法，能够对智能车辆利用高精度地图进行准确、鲁棒的定位，对于提升智能驾驶系统的可靠性和安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116680586A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310652476.2
申请日：2023-06-02
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F18/231 , G06Q50/26 , G06Q50/30
摘要： 本发明涉及城市居民活动空间分析技术领域，更具体的说是一种基于访问概率的城市居民活动空间访问模式分析方法，包括以下步骤：步骤一：在交通小区尺度上，计算城市居民活动空间；步骤二：计算城市居民对其活动空间内交通小区的访问概率；步骤三：构造城市居民活动空间访问模式的特征向量；步骤四：利用所述特征向量，对城市居民活动空间的访问模式进行聚类，使用聚类结果评价指标确定最终聚类簇数；步骤五：利用访问强度对聚类结果进行分析。可以挖掘城市居民潜在的访问模式，同时利用访问强度评价同一类访问模式内的城市居民对其活动空间使用的共同特征，能够较全面的分析城市居民在其活动空间内的出行特征，形成较为完善的访问模式分析的方法。
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公开(公告)号：CN114964276A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588384.8
申请日：2022-05-26
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01C21/32
摘要： 本发明涉及动态视觉定位与建图方案领域，更具体的说是一种融合惯导的动态视觉SLAM方法，利用惯导IMU与相机互补的提升SLAM方法的精度和鲁棒性，该方法包括以下步骤：S1：计算IMU位姿；S2：鲁棒性的相机位姿估计；S3：融合IMU的紧耦合优化；首先，根据IMU积分获得IMU坐标系下的位姿、速度；其次，在相机视觉条件不足，即车辆快速运动、物体遮挡、光线变化等，可使用IMU位姿数据提供车辆定位结果，增强动态视觉SLAM系统的鲁棒性；采用基于贝叶斯网络的因子图搭建融合优化算法，引入IMU预积分因子进行全局约束；通过在KITTI数据集上的实验结果对比，可知，本方法在精度上优于纯视觉动态SLAM。
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公开(公告)号：CN108877298B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810828534.1
申请日：2018-07-25
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于四维航迹运行的航班计划安全性判断预警方法，涉及空中交通技术领域。本发明为了解决目前还没有一种面向基于四维航迹运行的航班计划安全性的量化方法。本发明为每个航空器计算出在计划的每两个航路点之间的时空可达域，通过识别航空器潜在时空冲突区确定冲突发生的位置和时间，将各种不确定因素影响下的航空器运动视作无规则的布朗运动，计算出该航班计划下航空器的冲突概率，作为评估航班计划安全性的量化依据。通过对航班计划进行优化，可有效提高空中交通安全性、平衡高速增长的空中交通需求与有限的空域资源之间的矛盾。本发明用于航班计划安全性的判断预警。
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公开(公告)号：CN118603037A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410700204.X
申请日：2024-05-31
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于卡尔曼滤波器的IMU自适应姿态估计方法，涉及机器人运动跟踪、导航及定位技术领域。对加速度计和陀螺仪测量数据建模，使用陀螺仪的角速度测量对IMU姿态进行预测，根据姿态和姿态角的关系提取待估计的状态，并得到状态先验估计的协方差矩阵，使用加速度计的加速度测量构建姿态观测模型，定义加速度微调因子对各个轴进行加速度补偿，根据加速度微调因子计算卡尔曼滤波器增益来更新状态估计的均值和协方差矩阵，得到最终估计的状态以及状态后验估计的协方差矩阵，之后解算IMU的姿态角。实现了滤波器增益的自适应调整以及对外部加速度的动态补偿，能够有效提升IMU姿态估计的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN113344747B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202110601464.8
申请日：2021-05-31
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06Q50/14 , G06Q10/0639 , G06F18/2415
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公开(公告)号：CN116663731A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310650630.2
申请日：2023-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明涉及公交出行目的地估计领域，具体涉及一种基于网络核密度的公交出行目的地估计方法。该方法基于网络核密度估计公交出行者出行的目的地。基于网络核密度的公交出行目的地估计方法共分为三步：第一步，筛选下车站点440米范围内的公交站点，并计算下车站点到这些站点的网络距离；第二步，根据网络距离计算上述公交站点的网络核密度；第三步，根据网络核密度计算结果估计公交出行的目的地。本发明能够有效估计公交出行的目的地。
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公开(公告)号：CN116579179A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310645178.0
申请日：2023-06-02
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 本发明涉及基于高精度地图匹配的定位技术领域，更具体的说是一种考虑特征间距相似性的最大混合因子图优化定位方法，考虑特征间距相似性建立数据关联，并根据数据关联结果，结合IMU因子、GNSS因子，构建最大混合因子图优化框架，进行全局位姿估计，提高数据关联的正确率，该方法包括以下步骤：S1：建立数据关联；S2：构建最大混合因子图优化框架；S3：进行全局位姿估计；本方法在建立数据关联的正确率和位姿估计的准确度上均优于最大混合因子图优化方法。
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公开(公告)号：CN114510835A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210107759.4
申请日：2022-01-28
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 一种基于本体的自主式交通系统架构诊断方法，涉及自主式交通系统架构诊断技术领域，用以解决现有系统架构诊断方法由于依赖于具体场景而无法对架构设计的正确性和完整性进行自主式诊断的问题。本发明将架构中概念表示为类，添加类的从属关系并创建类的属性，建立自主式交通系统架构的先验本体和待诊断架构本体；所述类包括需求相关类、功能相关类、物理对象相关类；基于先验本体检验待诊断架构本体中类及其层级结构是否正确，需求相关类、功能相关类、物理对象相关类是否正确和完整，并输出待诊断架构本体中存在的错误，从而完成对待诊断架构设计正确性和完整性的诊断。本发明可以在自主式交通系统架构设计过程中帮助设计者避免可能发生的错误。
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