基于聚类与几何残差的动态场景RGB-D SLAM方法

    公开(公告)号:CN116051915B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202310150767.1

    申请日:2023-02-22

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与几何残差的动态场景RGB‑D SLAM方法。首先,结合颜色信息和深度信息对场景进行聚类,将图像划分为多个聚类块,用于对特征点进行粗过滤和细过滤;然后,通过每个聚类块上的特征点比例来对特征点进行粗过滤,计算里程计位姿信息和对应点的几何残差;最后,根据几何残差得到动态特征点,并将动态特征点占比大或几何残差超过一定阈值的聚类块定义为动态聚类块,从而实现对特征点的细过滤。应用本发明的方法求解的轨迹精度较ORB‑SLAM2算法的轨迹精度提升最高达96.68%。

    基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位方法和装置

    公开(公告)号:CN116678427B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202310751141.6

    申请日:2023-06-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位方法,首先借鉴大地测量领域导线布设测量的思想,设计一种基于道路里程节点为主线的城市峡谷稀疏特征点云地图结构;然后,基于所建的稀疏特征地图,利用2D激光雷达匹配算法实时估计无人车的位姿参数;最后,结合因子图算法对位姿参数估值进行平滑优化。进一步的,本发明还公开一种与上述方法对应的基于城市峡谷稀疏特征地图约束的动态定位装置。通过本发明提高了高精度点云地图在分割、拼接、检索及通信传输方面的便捷性和灵活性,特别是在复杂城市峡谷场景下,可基本实现0.5m以内的无人车动态定位精度。

    一种具备故障检测与排除功能的嵌入式实时定位系统

    公开(公告)号:CN114779305B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202210483765.X

    申请日:2022-05-06

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 一种具备故障检测与排除功能的嵌入式实时定位系统,整个系统包括MCU处理器、串口通信模块、网络通信模块、卫星定位模块、电源模块、惯性模块,卫星定位模块外接GNSS天线。各个模块安装在嵌入式硬件平台上。本发明采用ARMCortex‑M7内核系列的STM32H743ZIT6芯片并移植了uc/osIII系统,构建了软件开发环境,确保了RTK/INS组合定位系统开发的高效性。在此基础上开发了一种具备故障检测与排除功能的嵌入式实时定位系统,该故障检测方法通过卡方检验法对卫星观测值质量进行检测。一旦检测到故障的存在则利用巴尔达数据探测法对故障源进行识别并予以剔除,从而保证RTK解算结果的可靠性,提高RTK/INS组合定位系统的精度,具有重要的工程应用价值。

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