公开(公告)号：CN119354175A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411469023.7

申请日：2024-10-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王若尧 ,  张波涛 ,  任征 ,  李正强 ,  王坚 ,  陈云

IPC: G01C21/00 ,  G06F18/23 ,  G06F16/29 ,  G06F16/22 ,  G06F17/16 ,  G01C21/32 ,  G01S17/894 ,  G01S17/86

Abstract: 本发明公开了一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法，涉及机器人感知与建图技术领域，包括S1、输入激光点云，并使用k‑dimensional tree建立索引；S2、将输入的激光点云的地面进行滤除；S3、计算滤波后的激光点云中各点的法线，并输入Region Growing聚类，聚类得到点云簇Ci；S4、根据点云簇Ci中点云，筛选点云数量大于100点的点云簇作为候选点云簇；S5、建立隐藏区域先验地图；S6、获得步骤五建图初始时的经纬度坐标(lat0,lon0)，以此原点建立本地笛卡尔；S7、将6组本地笛卡尔坐标系下位置数据与建图的同步位置进行最小二乘估计，得到一组变换矩阵；S8、生成隐藏区域混合地图。本发明采用上述一种隐藏区域混合拓扑地图构建方法，为机器人提供了先验的隐藏区域信息，并减少存储介质的占用。

公开(公告)号：CN119538969A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411416985.6

申请日：2024-10-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 任征 ,  张波涛 ,  陈静 ,  张政 ,  徐晨阳 ,  仲朝亮 ,  吕强

IPC: G06N3/008 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了基于3D激光雷达的巡逻机器人隐藏区域的自主认知算法，涉及人工智能技术领域。本发明提供的基于3D激光雷达的巡逻机器人隐藏区域的自主认知算法，包括采用地面点云滤波算法获取非地面点云；对于获得的非地面点云，根据欧式距离划分同心圆区域，并分别对同心圆区域的点云进行欧式聚类，获得聚类后的点云簇；根据点云簇，计算轴对齐边界框，并获取隐藏点坐标；根据点云簇，计算其定向边界框，并通过视线遮挡方式计算遮挡点坐标，从而自动计算获得遮挡角度。因此，采用上述方法，利用3D激光雷达数据，实现在巡逻过程中根据角度信息合理地选择隐藏区域，达到隐藏效果，从而更好地完成巡逻任务，且具有较高的鲁棒性和实用性。

公开(公告)号：CN119784963A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411763237.5

申请日：2024-12-03

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈静 ,  张波涛 ,  任征 ,  张政 ,  李雅雯 ,  吕强

IPC: G06T17/05 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01C21/00 ,  G01C21/20 ,  G01C21/16 ,  G01S19/45 ,  G01S19/47 ,  G01S17/86 ,  G01C22/00

Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下的全局语义高程地貌地图构建方法，其使用语义分割网络对室外机器人移动环境中的复杂地貌进行更为细致的划分，并通过图像关键帧筛选、点云语义映射和多传感融合等步骤，创建含有丰富环境信息的高程地貌地图，以用于提高室外机器人的导航效率。同时，本发明能够详细表征地貌起伏落差变化以及周围环境物体的高度信息，弥补二维栅格地图构建室外环境模型的不足，为室外机器人的导航提供了更为详细的环境信息，提高了机器人导航的准确性和合理性；此外，语义高程地图是一种栅格地图，能降低地图存储量，极大提高机器人处理器的运算效率，也可降低野外机器人芯片的性能需求。