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公开(公告)号：CN109001789B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810570035.7
申请日：2018-06-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关熵配准的无人车定位融合方法，首先使用轮速传感器和陀螺仪的数据进行无人车航迹推算；然后将GPS定位数据与航迹推算数据使用基于互相关熵的ICP算法进行配准，得到经过长时修正的航迹推算定位结果；进而根据融合长时修正的航迹推算结果，给定新的可能带有较大误差的GPS定位结果，输出融合后的定位结果。本发明利用到的传感设备要求简单，没有使用到无人车的环境感知信息。轮速传感器的使用给系统提供了稳定的车速信息，相对于基于IMU等惯性器件测量车体速度的方案更为鲁棒和简练，减弱了因速度的观测不准确而导致的积分漂移现象。本发明计算复杂度低，适应性强，能够在绝大多数无人驾驶汽车中应用，实现实时稳定的定位融合。
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公开(公告)号：CN110059729A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910232831.4
申请日：2019-03-26
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和最大互相关熵的成绩预测方法，通过对用户进行卡特尔16PF心理测验，获取用户的人格因子数据作为样本特征集，同年获取到其全国大学生英语四级(CET-4)考试成绩作为样本标签；然后在样本集上使用本发明中提出的基于支持向量机和最大互相关熵回归的人格因素对CET-4成绩预测方法。该方法首先建立支持向量机分类器对样本集进行细粒度的划分，然后在分类器过滤后的样本集上采用基于最大互相关熵的多元线性回归的方法建立预测模型。本发明通过大学生卡特尔16PF心理测验可完成对其同年CET-4成绩的预测，并且本发明对于卡特尔心理测验中产生的误差、Pearson相关系数强筛选人格因子、多元回归分析弱筛选人格因子等情况有着很好的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN109974739B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910299485.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于高精度地图的全局导航系统，包括引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块；引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块依次连接：该系统通过构建引导线地图、全局引导线提取、导航地图构建等方法步骤离线创建导航地图，给出结构化场景下精确的导航地图信息。该导航系统能够适应与城区和高速等结构化场景，对于智能车在实际环境中的导航有重要作用。由于该系统对于高精度地图的要求简单，对场景具有很好的鲁棒性的，因此这一技术可广泛应用于无人驾驶汽车导航、智能车视觉辅助驾驶等领域。
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公开(公告)号：CN106204530B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610481607.5
申请日：2016-06-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于图像配准的古代西夏文活字印刷术鉴别方法，其中图像配准算法主要采用基于动态树的非刚体配准，通过提取字符图像的边缘特征点，根据仿射迭代最近点(ICP)算法的配准结果来度量字符图像的形状相似性，将相似的图像预连接起来，并在此基础上动态地利用一致点漂移(CPD)方法进行图像的非刚体配准；通过比较图像配准算法的结果来衡量字符图像之间的误差，选择出具有相对准确配准结果的字符图像，从而判断这些字符图像是否是由相同类型的活字模板印刷而成，最后，再结合这些字符图像的其他特征来进一步论证此判断。本发明采用基于配准识别的方法更加科学，与人为地比较几何特征的方法相比也更方便和快捷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108868268B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810570046.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/04
Abstract: 本发明公开了一种基于点到面距离和互相关熵配准的无人车位姿估计方法，首先标定三维激光雷达，然后将采集到的三维激光雷达数据进行坐标转换；然后将降采样后的数据与已有的地图数据进行点云配准得到刚体的旋转平移变换；进而根据该旋转平移变换得到自主运动体的位置和姿态。本发明利用三维激光雷达作为数据来源，通过坐标系转换、数据降采样、点集配准等步骤，完成无人车位姿估计的功能。本发明能够很好的克服天气、光照等环境因素的影响。另外，使用基于点到面距离和互相关熵的误差评价函数针对场景与地图描述部分不匹配、动态障碍物等噪声和异常点等具有良好的抵抗能力，因此可以实现无人驾驶汽车鲁棒而精准的位姿估计的功能。
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公开(公告)号：CN109974739A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910299485.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于高精度地图的全局导航系统，包括引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块；引导线地图构建模块、全局引导线生成模块和导航地图输出模块依次连接：该系统通过构建引导线地图、全局引导线提取、导航地图构建等方法步骤离线创建导航地图，给出结构化场景下精确的导航地图信息。该导航系统能够适应与城区和高速等结构化场景，对于智能车在实际环境中的导航有重要作用。由于该系统对于高精度地图的要求简单，对场景具有很好的鲁棒性的，因此这一技术可广泛应用于无人驾驶汽车导航、智能车视觉辅助驾驶等领域。
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公开(公告)号：CN109001789A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810570035.7
申请日：2018-06-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关熵配准的无人车定位融合方法，首先使用轮速传感器和陀螺仪的数据进行无人车航迹推算；然后将GPS定位数据与航迹推算数据使用基于互相关熵的ICP算法进行配准，得到经过长时修正的航迹推算定位结果；进而根据融合长时修正的航迹推算结果，给定新的可能带有较大误差的GPS定位结果，输出融合后的定位结果。本发明利用到的传感设备要求简单，没有使用到无人车的环境感知信息。轮速传感器的使用给系统提供了稳定的车速信息，相对于基于IMU等惯性器件测量车体速度的方案更为鲁棒和简练，减弱了因速度的观测不准确而导致的积分漂移现象。本发明计算复杂度低，适应性强，能够在绝大多数无人驾驶汽车中应用，实现实时稳定的定位融合。
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公开(公告)号：CN108868268A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810570046.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 西安交通大学
IPC: E04H6/42
Abstract: 本发明公开了一种基于点到面距离和互相关熵配准的无人车位姿估计方法，首先标定三维激光雷达，然后将采集到的三维激光雷达数据进行坐标转换；然后将降采样后的数据与已有的地图数据进行点云配准得到刚体的旋转平移变换；进而根据该旋转平移变换得到自主运动体的位置和姿态。本发明利用三维激光雷达作为数据来源，通过坐标系转换、数据降采样、点集配准等步骤，完成无人车位姿估计的功能。本发明能够很好的克服天气、光照等环境因素的影响。另外，使用基于点到面距离和互相关熵的误差评价函数针对场景与地图描述部分不匹配、动态障碍物等噪声和异常点等具有良好的抵抗能力，因此可以实现无人驾驶汽车鲁棒而精准的位姿估计的功能。
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公开(公告)号：CN106204530A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610481607.5
申请日：2016-06-27
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06K9/6202
Abstract: 本发明提供一种基于图像配准的古代西夏文活字印刷术鉴别方法，其中图像配准算法主要采用基于动态树的非刚体配准，通过提取字符图像的边缘特征点，根据仿射迭代最近点(ICP)算法的配准结果来度量字符图像的形状相似性，将相似的图像预连接起来，并在此基础上动态地利用一致点漂移(CPD)方法进行图像的非刚体配准；通过比较图像配准算法的结果来衡量字符图像之间的误差，选择出具有相对准确配准结果的字符图像，从而判断这些字符图像是否是由相同类型的活字模板印刷而成，最后，再结合这些字符图像的其他特征来进一步论证此判断。本发明采用基于配准识别的方法更加科学，与人为地比较几何特征的方法相比也更方便和快捷。
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