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公开(公告)号：CN118922686A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202380030057.3
申请日：2023-01-20
申请人： 高通股份有限公司
摘要： 各种实施方案包括用于在执行自主驾驶功能时使用地图数据的自主驾驶系统的方法和系统(100)。各种实施方案可包括访问关于交通工具(102)附近的对象或特征的地图数据，访问与该地图数据相关联的置信度信息，以及在由处理器(205)执行自主或半自主驾驶动作时使用该置信度信息。该置信度信息可存储在该地图数据库(228)中或能够由该处理器(205)访问的单独数据结构中。生成地图安全和置信度信息的方法可包括接收关于地图对象或特征的信息，包括该信息中的置信度度量；使用所接收的置信度度量来生成关于该对象或特征的安全和置信度信息；以及存储该安全和置信度信息以供交通工具(102)自主和半自主驾驶系统访问。
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公开(公告)号：CN118913310A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410980796.5
申请日：2024-07-22
申请人： 华中科技大学
摘要： 本申请属于航天控制技术领域，具体公开了一种重力卫星星间测距地面验证系统及验证方法。该系统包括：多个卫星模拟器、视觉测量单元、地面控制台和承载平台；各卫星模拟器均被悬浮于承载平台上，模拟太空中的卫星星座及其所处的太空环境；每个卫星模拟器均设置有激光测距单元和角度传感器，分别用于测量卫星模拟器间的距离和相对方位角度；视觉测量单元设置在各卫星模拟器的上方，测量每个卫星模拟器的位姿信息，以供地面控制台根据各个卫星模拟器的位姿信息，控制多个卫星模拟器中的任意两个目标卫星模拟器之间进行激光测距，基于测距结果验证卫星星座中对应卫星的星间距离。通过本申请可以有效实现重力卫星星间测距地面验证，系统可靠性高。
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公开(公告)号：CN118913286A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411032824.7
申请日：2024-07-30
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明为一种两栖机器人的潜行爬行组合导航方法及导航系统。方法包括：(1)导航系统初始对准；(2)建立状态转移方程：基于李群李代数方法将旋转矩阵映射到旋转向量并对惯性测量单元IMU进行航迹推算，建立状态转移方程；(3)建立观测方程：建立以多普勒速度计DVL为观测源的观测方程以及以里程计OD为观测源的观测方程；(4)数据融合：利用状态转移方程进行误差状态卡尔曼滤波器的预测过程，通过观测方程进行误差状态卡尔曼滤波器的更新过程，实现对不同工况下的融合定位。本方法能够在多种复杂水下环境中提供连续、可靠的导航解决方案，可显著提高水下机器人在水下不同运动模式下的定位精度和稳定性，适用于海洋探测、环境监测等领域。
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公开(公告)号：CN118913285A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410988935.9
申请日：2024-07-23
申请人： 中国交通建设股份有限公司南方分公司
摘要： 本发明提出一种海岛礁地形水深一体化测绘方法、系统、设备及介质，其方法包括：获取飞行器经过海岛礁地形区域采集到的采集数据，采集数据包括定位数据、海岛礁区域对应的三维点云数据、海水区域对应的测深回波数据以及海岛礁及周边区域对应的光学影像数据；通过扩展卡尔曼滤波算法对采集数据进行融合以获得融合数据；对融合数据进行特征提取，得到特征点数据，特征点数据包括点云特征点以及影像特征点；将当前观测到的特征点数据与在先观测的特征点进行匹配，得到特征对，根据特征对估计飞行器的位姿信息，根据位姿信息更新地图信息生成海岛礁地形地图，可提高海岛礁地形和水深测绘的精度、效率和全面性。
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公开(公告)号：CN118913259A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410968170.2
申请日：2024-07-18
申请人： 杭州涿溪脑与智能研究所
摘要： 本说明书实施例提供了一种基于视觉惯性融合的无人机自主定位与建图方法及系统，其中，方法包括：通过RGBD相机获取深度图像数据，通过惯性测量单元IMU获取无人机IMU数据，对IMU数据进行预处理得到IMU预积分数据；对深度图像数据和IMU数据进行内外参联合标定，得到RGBD相机和IMU的内外参矩阵；基于RGBD相机和IMU的内外参矩阵得到高质量点云数据，根据IMU预积分数据和高质量点云数据构建局部子地图；对当前点云帧和局部子地图进行匹配与优化，完成无人机的自主定位与建图。该方法利用RGBD相机获取深度数据的稳定性与IMU的低噪声特性，有效克服了传统视觉方法在快速运动和弱纹理场景下的缺陷，具有高精度和实时性，适用于各种无人机、机器人等自主导航和定位应用场景。
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公开(公告)号：CN118913253A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411416990.7
申请日：2024-10-11
申请人： 图之智(北京)科技有限公司
摘要： 本发明公开一种道路线识别移动测量方法及系统，涉及道路线测量技术领域，所述方法包括：测量车搭载测量设备，沿着预定测量线路进行道路数据的采集，并将采集到的数据传输至云平台；云平台合并不同测量设备采集到的数据，得到一个综合道路数据集；云平台从综合道路数据集中读取出各采集时间点上道路线的图像数据，并使用连续性检测函数从道路线的图像数据中识别出存在道路线缺失情况的路段；云平台基于道路线预测模型与道路线缺失路段的综合数据，以及道路线缺失路段前后已知的道路线图像数据补全道路线；云平台按照选定的输出格式导出预定测量线路完整的道路线文件。本发明可以适应复杂多变的道路环境下道路线的测量与识别。
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公开(公告)号：CN118913248A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410966435.5
申请日：2024-07-18
申请人： 深圳市普蓝机器人有限公司
摘要： 本发明提供基于D*lite算法与改进DWA算法的路径规划方法、装置及设备，方法具体是，加载多层级地图，并获取基础位置信息，进而，基于D*lite算法，根据多层级地图以及基础位置信息生成全局路径规划信息，进而，基于改进DWA算法，根据全局路径规划信息进行局部路径规划，输出并启用进行局部导航的机器人运动控制指令，进而，判断是否已到达终点，进而，若未到达，则判断是否遇到障碍物，进而，若遇到障碍物，则判断全局路径规划信息是否可行，进而，若不可行，则更新当前位姿和起点，跳转到基于D*lite算法生成全局路径规划信息的步骤并顺序执行。前述方法既保留了全局规划算法的全局最优性，又兼备局部规划算法的实时避障能力。
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公开(公告)号：CN118896610A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410940842.9
申请日：2024-07-15
申请人： 云南民族大学
摘要： 本发明提出基于深度强化学习的无人机路线规划方法，方法包括：利用基于梯度的柏林噪声和数字高程图构建三维非结构化地图；构建基于固定翼无人机的含约束的无人机自主探索的部分可观测马尔可夫决策过程模型对固定翼无人机的飞行路线进行约束；根据部分可观测马尔可夫决策过程模型构建基于深度学习的路线规划模型，并采用PPO算法对所述路线规划模型进行优化。本发明使用深度神经网络，拟合强化学习的动作价值函数、策略、模型等组成部分，构建从局部观测到值函数和策略函数的深度神经网络近似映射，建立部分可观测马尔可夫决策过程模型，完成强化学习框架搭建，提高模型在应对大规模状态空间时的鲁棒性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN118896608A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410931301.X
申请日：2024-07-11
申请人： 杭州海康机器人股份有限公司
IPC分类号： G01C21/20 , G01C21/00 , G01S17/894 , G01S17/86
摘要： 本申请实施例提供了一种机器人的定位建图方法、装置、机器人及存储介质，该方法包括：获取机器人的当前帧激光点云和当前差速轮里程计位姿，以当前差速轮里程计位姿为点云配准的初始位姿，对采用正态分布变换法进行变换的当前帧激光点云与当前局部地图进行点云配准，得到机器人的当前位姿估计结果，基于当前位姿估计结果，对更新的关键帧滑窗内的关键帧点云进行位姿图优化，得到优化后的关键帧位姿估计结果，基于优化后的关键帧位姿估计结果，对当前帧激光点云之前的关键帧点云进行回环检测，基于回环检测结果，对当前所有关键帧点云对应的位姿进行优化，得到当前局部地图，直到地图构建完成。提高位姿初值鲁棒性和配准效率，提高定位建图效率。
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