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公开(公告)号：CN113570629A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111142897.8
申请日：2021-09-28
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
摘要： 本发明属于图像处理领域，提供了一种去除动态物体的语义分割方法及系统。其中，该语义分割方法包括获取场景3D点云并投影到2D深度图中，计算点云的法向量信息，构建带有回环的面元地图；对带有回环的面元地图进行点云语义分割，构建出语义点云地图，将语义点云地图映射到3D点云地图中并去除出现的边缘阴影及点云离散化现象；利用语义点云地图中的语义点云信息去除动态物体，并添加语义迭代最近点约束，得到优化后的语义点云地图。
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公开(公告)号：CN113935428A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111240857.7
申请日：2021-10-25
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06N20/00 , G06T7/80 , G06T7/11 , G06T7/136
摘要： 本公开提供了一种基于图像识别的三维点云聚类识别方法及系统，包括获取待识别区域的图像数据及其对应的点云数据；对所述图像数据及点云数据进行预处理；基于所述图像数据及预先训练的深度学习模型，进行目标实例的识别；获取目标实例的深度数据，基于所述深度数据确定目标实例在点云中的投影位置；在所述投影位置，基于聚类算法对所述点云数据进行可视化分割，获得聚类识别结果。所述方案通过将光学传感器和激光雷达相融合，利用光学传感器易于获取数据的特点，采用基于深度学习的视觉识别和深度定位的方案来实现三维点云的聚类识别，提高了聚类识别的准确性及稳定性。
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公开(公告)号：CN113379910B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110644536.7
申请日：2021-06-09
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种基于SLAM的移动机器人矿山场景重建方法及系统，获取同步标定过的通过移动机器人测得的激光点云数据和视觉点云数据；对获取的激光点云数据和视觉点云数据进行融合；对融合后的点云数据进行点云运动畸变去除处理和点云滤波处理；结合处理后的点云数据，采用基于图优化的多约束因子图算法，将IMU预积分数据、点云关键帧数据以及GNSS数据加入约束子图，进行回环检测后得到重建后的三维地图；本公开能够有效实现矿山场景下的三维重建，并且最终获得带有颜色的点云地图，提高了矿山场景重建的精度。
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公开(公告)号：CN113920134B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111137710.5
申请日：2021-09-27
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/762 , G01S17/89
摘要： 本发明提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统，属于室内外三维复杂场景地面分割技术领域，所述方法包括：获取多线激光雷达原始点云数据；对原始点云数据进行预处理；对预处理后的点云数据进行初步地面分割处理，得到非地面点云；对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果筛选得到斜坡地面点云；如果判断某一类为斜坡地面点云，则将此类对应的聚类拟合平面与原始地面进行拼接；本发明能够有效地识别并分割三维复杂斜坡环境的地面，提高了斜坡地面分割的准确性。
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公开(公告)号：CN113920134A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111137710.5
申请日：2021-09-27
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/762 , G01S17/89
摘要： 本发明提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统，属于室内外三维复杂场景地面分割技术领域，所述方法包括：获取多线激光雷达原始点云数据；对原始点云数据进行预处理；对预处理后的点云数据进行初步地面分割处理，得到非地面点云；对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果筛选得到斜坡地面点云；如果判断某一类为斜坡地面点云，则将此类对应的聚类拟合平面与原始地面进行拼接；本发明能够有效地识别并分割三维复杂斜坡环境的地面，提高了斜坡地面分割的准确性。
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公开(公告)号：CN113379910A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110644536.7
申请日：2021-06-09
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
摘要： 本公开提供了一种基于SLAM的移动机器人矿山场景重建方法及系统，获取同步标定过的通过移动机器人测得的激光点云数据和视觉点云数据；对获取的激光点云数据和视觉点云数据进行融合；对融合后的点云数据进行点云运动畸变去除处理和点云滤波处理；结合处理后的点云数据，采用基于图优化的多约束因子图算法，将IMU预积分数据、点云关键帧数据以及GNSS数据加入约束子图，进行回环检测后得到重建后的三维地图；本公开能够有效实现矿山场景下的三维重建，并且最终获得带有颜色的点云地图，提高了矿山场景重建的精度。
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公开(公告)号：CN113640826B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110920554.3
申请日：2021-08-11
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC分类号： G01S17/93
摘要： 本公开提供了一种基于3D激光点云的障碍物识别方法及系统，获取三维环境激光点云数据；对三维环境激光点云数据进行地面分割处理，得到非地面激光点云数据；对非地面激光点云数据进行分区，利用二维欧式聚类进行各分区的障碍物标记；利用长方体模型对聚类结果进行封装处理，得到障碍物的位置和大小；本公开有效地提高了地面分割与点云聚类的实时性，提高了较远距离的障碍物识别精度。
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公开(公告)号：CN113570629B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111142897.8
申请日：2021-09-28
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
摘要： 本发明属于图像处理领域，提供了一种去除动态物体的语义分割方法及系统。其中，该语义分割方法包括获取场景3D点云并投影到2D深度图中，计算点云的法向量信息，构建带有回环的面元地图；对带有回环的面元地图进行点云语义分割，构建出语义点云地图，将语义点云地图映射到3D点云地图中并去除出现的边缘阴影及点云离散化现象；利用语义点云地图中的语义点云信息去除动态物体，并添加语义迭代最近点约束，得到优化后的语义点云地图。
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公开(公告)号：CN113640826A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110920554.3
申请日：2021-08-11
申请人： 山东大学 , 山东亚历山大智能科技有限公司
IPC分类号： G01S17/93
摘要： 本公开提供了一种基于3D激光点云的障碍物识别方法及系统，获取三维环境激光点云数据；对三维环境激光点云数据进行地面分割处理，得到非地面激光点云数据；对非地面激光点云数据进行分区，利用二维欧式聚类进行各分区的障碍物标记；利用长方体模型对聚类结果进行封装处理，得到障碍物的位置和大小；本公开有效地提高了地面分割与点云聚类的实时性，提高了较远距离的障碍物识别精度。
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公开(公告)号：CN116972831A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311234453.6
申请日：2023-09-25
申请人： 山东亚历山大智能科技有限公司
摘要： 本发明属于即时定位与地图构建技术领域，提供了一种基于显著特征的动态场景移动机器人定位方法及系统，首先，将动态场景分为多个固定区域和多个非固定区域并进行显著特征标记和权重赋予，赋予固定区域的权重高于赋予非固定区域的权重；然后，根据原始栅格地图和标记的显著特征，得到似然域地图，其中似然值按照对固定区域和非固定区域赋予权重进行加权调整；最后，根据移动机器人获得的激光点在所述似然域地图中的匹配，对移动机器人定位；通过标记动态场景下的显著特征来增加定位算法对变化场景中固定区域的置信度，降低对变化区域的置信度，从而加大固定特征对定位的贡献，减少非固定特征对定位的干扰，以达到提高定位稳定性的目的。
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