-
公开(公告)号：CN117109590A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311134280.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 武汉华柔机器人技术有限公司 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及自主导航技术领域，具体涉及一种基于采样和平面估计的安全实时路径生成方法，包括以下步骤：S1、采样：在空间中随机选择一个点作为目标位置或潜在节点；S2、引导：将树的节点从当前位置向目标位置移动的操作；S3、优化：对生成的路径进行优化，以改善路径的质量或满足特定的优化目标；S4、连接：在树的节点之间建立连接或边，以表示从一个节点到另一个节点的可行路径。本发明实现了在植被环境中安全实时路径生成，实现了在植被环境中对于不可通行的障碍物的判别以及膨胀规避，实现了基于估计平面的对于支撑平面的可通行性指标的实时路径生成。
-
公开(公告)号：CN117168464A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311184293.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 武汉华柔机器人技术有限公司 , 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明涉及自主导航技术领域，具体涉及一种应用在植被环境下自主导航中的地形估计的方法，包括本体感知支撑平面估计、外部感知支撑平面估计、参数估计以及平面融合，所述本体感知支撑平面估计采用FAST‑LIO2.0作为里程计，其中融合了IMU和激光雷达LiDAR的信息以提高定位精度，所述外部感知支撑平面估计采用外部感知依赖于激光雷达生成的点云地图，为了得到一个新的EP‑Plane，首先拟合对应于2D节点的Surf‑Plane，与PF‑RRT*中使用的SVD方法相比，我们采用RANSAC方法来拟合平面，可以避免高大的刚性障碍物(例如高大的树木、大石头)对拟合的坡度的影响，所述参数估计为了保证MV‑GPR的精度。本发明通过对地形参数平面中心的位置和平面方向的整体估计，获得了更加精确的支撑地面的估计。
-
公开(公告)号：CN119299956A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411404178.2
申请日：2024-10-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于超宽带UWB构建和优化环境地图的方法与系统，适用于极端环境。首先，系统初始化一个二维栅格地图，并通过UWB设备收集信号数据。在确定LOS路径时，将对应网格定义为“自由”状态，反之则标记为“占用”。对于NLOS特征，障碍物位置被映射到地图上。接下来，通过均值滤波器、形态滤波器和区域生长算法对地图进行细化，提高障碍物表示的准确性。最后，利用优化后的地图信息，通过加权最小二乘法(WLS)调整定位算法权重，以提高定位精度。本发明的优点包括：能有效构建环境障碍信息，细化处理后适用于导航，且在暗光和烟雾环境下仍能正常构建地图。系统仅依赖UWB传感器，在障碍环境中实现精确定位。
-
公开(公告)号：CN119249234A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411404186.7
申请日：2024-10-09
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N20/10 , H04W64/00 , H04W4/02 , H04B17/318
Abstract: 本发明提供一种基于SVM的NLOS实时识别方法和系统，用于提高超宽带UWB系统中的定位精度，该方法包括：从UWB设备采集信号数据并提取用于识别非视距传播的关键特征，如测量的距离、接收信号强度和第一路信号强度；对提取的特征进行预处理，包括归一化、异常值剔除和平滑处理；构建拉格朗日函数并优化求解以得到最优超平面参数；使用高斯核函数将数据映射到高维空间实现线性可分；训练SVM分类器并确定决策函数；以及使用训练好的模型对实时数据进行分类，判断为LOS或NLOS。本发明的方法及系统能够自主学习信号特征，适应多变环境，通过轻量级设计实现实时性要求，并有效应用于UWB系统以处理障碍环境下的定位问题。
-
公开(公告)号：CN119152019A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411169000.4
申请日：2024-08-23
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种利用地面激光雷达点云辅助的无人机集群分布式协同定位方法，包括：无人机通过单目相机和IMU进行初始位姿估计；无人车通过激光雷达和IMU数据，采用Fast‑LIO算法构建稠密点云地图；结合稀疏和稠密点云数据，构建因子图优化问题；形成因子图，每架无人机接收环境信息，实现六自由度位姿估计；无人机独立运行位姿估计模块，使用BA算法精确求解位姿；实现无人机与无人车之间的信息同步。本发明实现了在非结构化环境下无人机集群‑无人车分布式无先验实时位姿估计，分布式的架构使得多架无人机可以在共享同一激光雷达地图的基础上分别求解各自的实时位姿，融合激光雷达点云信息的视觉里程计因子图构建，可减少视觉‑惯性里程计在长轨迹中的漂移问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118857360A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410227475.8
申请日：2024-02-29
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请实施例提供基于场重建的传感器在线协同校准方法及相关装置，涉及传感器技术领域。该方法利用预先训练的协同评估模型从其他传感器中选取目标参考源，并基于目标参考源获取目标传感器的输出数据；将输出数据输入协同评估模型进行传感器属性评估，得到目标传感器的第一传感器属性；确定第一传感器属性指示目标传感器需要进行校准，则根据目标参考源的测量数据重建高斯场，并利用高斯场中的数据对校准模型进行拟合，将目标传感器的待测数据输入拟合后的校准模型进行数据校准，得到目标校准数据。无需同时对所有的传感器进行校准，避免引入过多校准过程中的误差，从而提升校准精度。
-
公开(公告)号：CN118816947A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411168899.8
申请日：2024-08-23
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01C25/00
Abstract: 一种基于粒子群优化的视觉惯性里程计校正方法，通过粒子群优化(PSO)提升定位精度和系统稳定性，其主要步骤包括：初始化采样空间并划分为小立方体；在立方体内生成粒子并赋予初始速度；设定粒子个人和全局最优解；通过迭代评估粒子与点云数据的匹配度，更新最优解；模拟鸟群觅食动态调整粒子速度和位置，引入随机性以探索全局最优；最终输出最优解完成校正。该方法能够有效应对动态环境变化，降低对初始位姿准确性的依赖，减少计算成本，同时处理异常值和噪声，增强系统鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117870773A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410064872.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱成像的触觉传感器，包括遮光外壳、感知皮肤、视觉系统和照明系统，视觉系统包括设置在遮光外壳内的可见光相机和近红外相机，照明系统包括设置在遮光外壳内的近红外光源，感知皮肤设置在遮光外壳的触觉感知区上，感知皮肤包括由于遮光外壳内外光强差异而对外部可见光透明且对内部的近红外光不透明的弹性薄膜，可见光相机透过弹性薄膜采集外部的可见光以进行物体的接近感知，近红外相机利用近红外光源照射在弹性薄膜上的近红外光进行感知皮肤的形状和纹理检测，以实现对物体的触觉感知。本发明触觉传感器通过多光谱成像，既具备接近感知功能，又可实现对物体的触觉感知。
-
公开(公告)号：CN115855133A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211591397.7
申请日：2022-12-12
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本申请公开了一种传感器的校准方法、装置、计算机设备和可读存储介质，涉及传感器技术领域。该传感器的校准方法包括获取待校准数据；对所述待校准数据进行数据预处理，得到与所述待校准数据对应的规范化数据；获取预设的校准模型，所述校准模型包括多个校准聚类类别和各个所述校准聚类类别对应的线性回归校准模块；在各个所述校准聚类类别中，将所述规范化数据输入所述线性回归校准模块，以得到所述待校准数据对应的目标校准值。本申请实施例能够大幅度提升传感器的测量准确性。
-
公开(公告)号：CN120044516A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510166615.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01S13/86
Abstract: 本申请提供了一种基于事件相机与毫米波雷达高频融合的地基无人机定位方案，属于物联网技术领域，通过基于事件相机获取无人机的事件流数据；以及，基于毫米波雷达获取所述无人机的雷达测量数据；基于所述事件流数据和所述雷达测量数据对所述无人机进行时间同步的协同追踪处理，得到所述无人机的地面定位测量数据。采用本申请技术方案能够通过协调事件相机和毫米波雷达这两种传感器的超高采样频率特性，实现稳定的进行高精度与低延迟的无人机地面定位。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.07 seconds)
