公开(公告)号：CN116071603A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310198312.7

申请日：2023-03-03

申请人： 西安电子科技大学芜湖研究院

发明人： 张静 ,  许达 ,  李云松

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/56 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于相机和激光雷达的多类目标检测方法，主要解决现有目标检测方法检测精确度低的问题。其实现方案为：获取路面图像和点云数据；对点云数据进行体素化预处理；对预处理后的点云进行空间信息加强；对空间信息加强后的点云进行颜色信息融合；对融合后的点云进行卷积获得双加强伪图像；根据双加强伪图像得到待检测特征图；将待检测特征图送入SSD检测器，生成汽车行进过程中对前方目标的检测结果。本发明通过建立模态内映射矩阵和采样增强了点云的空间信息，通过尺寸调整和生成伪视图变换矩阵将RGB图像的颜色信息与点云进行融合，提高了目标检测的精确度，可用于无人汽车的自动驾驶。

公开(公告)号：CN115167460A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210941660.4

申请日：2022-08-08

申请人： 西安电子科技大学芜湖研究院

发明人： 张静 ,  许达 ,  刘曾缘 ,  李云松

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明公开了基于融合算法的机器人集群任务最优路径规划方法。其实现步骤为：利用遗传算法生成初始的机器人集群路径方案；更新每个机器人的任务目标点；利用局部搜索方法更新每个机器人的任务目标点；利用精英策略更新最终信息素浓度；判断更新次数是否达到最优拟合更新次数；判断连续5次更新后，每次更新后的总距离代价与上一次更新后的总距离代价的差值是否小于本次迭代更新后的总距离代价的3％；解码生成每个机器人的子路径作为机器人集群任务最优路径规划方案。本发明与传统蚁群算法对比，具有收敛速度快，求解速度快，不易陷入局部最优的优点。