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[发明专利]一种多激光雷达的标定方法及装置-CN202111193440.X有效
发明人：管西强;彭为强;张云侠;刘翔鹏;安康;李一染;徐效农;宋亚庆 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明涉及一种多激光雷达的标定方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过多激光雷达采集并获取多个激光雷达点云数据，激光雷达点云数据包括主激光雷达发射的激光光束对应的主激光雷达点云数据以及辅激光雷达发射的激光光束对应的辅激光雷达点云数据；步骤2：根据多个激光雷达点云数据在ROS终端进行联合标定，以获得每个辅激光雷达相对主激光雷达的最优旋转平移变换关系；步骤3：根据最优旋转平移变换关系将辅激光雷达点云数据旋转平移变换至主激光雷达的坐标系下，并融合所有的激光雷达点云数据；步骤4：通过ROS终端定义一个新的激光雷达坐标系，以建立高精度地图，与现有技术相比，本发明具有提高点云的密度和提高建图精度等优点。
一种激光雷达标定方法装置

[发明专利]一种集成化的感知系统装置及实现方法-CN202111368558.1在审
发明人：李冀川;管西强;彭为强;刘宇飞;索旭东;危义坤;朱佳鹏;董广香 -专利权人：智能移动机器人（中山）研究院
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G01S17/86 文献下载
摘要：本发明提供一种集成化的感知系统装置及实现方法，其中，系统装置包括：感知系统搭建模块：用于确定感知系统所需要的感知器件，搭建得到感知系统结构装置，其中，所述感知器件包括激光雷达、双目相机与主控制器；所述感知系统结构装置：用于根据所述感知器件的感知信息，对感知区域进行激光建图和视觉建图；障碍物检测模块：用于根据建图结果，对所述感知区域内地面与障碍物的位置关系进行识别检测；人员识别跟踪模块：用于对所述感知区域中的人员进行识别跟踪，并根据建图结果以及识别检测结果，对所述人员进行自主引导。本发明可以较为便携地与其它可移动平台搭配使用，具有较好的工程化与集成化。
一种集成化感知系统装置实现方法

[发明专利]一种融合多激光雷达的建图方法及系统-CN202111193448.6在审
发明人：管西强;彭为强;刘翔鹏;张云侠;安康;李一染;徐效农;宋亚庆 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合多激光雷达的建图方法，该方法包括以下步骤：步骤1：多个激光雷达通过对环境进行不同俯仰角度和水平角度的扫描检测得到环境信息，即获取三维点云，并通过ROS节点发布话题；步骤2：在ROS节点选取一个激光雷达作为主激光雷达，将其余激光雷达对应的三维点云基于相对TF变换关系旋转平移到主激光雷达的坐标系上，并对所有的三维点云进行融合得到融合三维点云，进而通过ROS节点发布新的融合点云话题；步骤3：基于开源的3D激光雷达LeGO‑LOAM算法根据融合三维点云进行建图，以提高建图精度，与现有技术相比，本发明具有提高点云的密度、缓解目前移动平台上激光雷达的固定安装方式造成的不方便性以及提高算法的建图精度等优点。
一种融合激光雷达方法系统

[发明专利]基于双目视觉的障碍物检测及人员跟随算法-CN202110768107.0在审
发明人：刘宇飞;管西强;索旭东;危义坤;李冀川;赵联彬;梁家辉;彭为强;朱佳鹏 -专利权人：智能移动机器人（中山）研究院
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双目视觉的障碍物检测及人员跟随算法，包括：障碍物检测算法，具体包括如下步骤：训练图形标注；训练特征模型；读取深度相机数据；将相机图像分成S×S的格子，将划分后的图片放入深度神经网络，判断每一个格子是否有目标、边框、类别的存在；将预测的边框作非最大抑制找出最好的边框；人员跟随算法，具体包括如下步骤：读取深度相机数据；计算HOG描述子；使用SVM分类器识别人体；使用KCF滤波算法进行人体跟踪。本发明的有益效果在于：通过深度相机的彩色信息，进行图像上的实时障碍物检测及人员跟随；通过图像的划分，减少障碍物检测次数，有效加快障碍物识别效率；通过核相关滤波加快跟踪算法运行效率和鲁棒性。
基于双目视觉障碍物检测人员跟随算法

[发明专利]基于LEGO-LOAM的可调式大角度探测感知及控制方法-CN202110822519.8在审
发明人：索旭东;管西强;刘宇飞;彭为强;李冀川;赵联彬;梁家辉;危义坤;朱佳鹏 -专利权人：智能移动机器人（中山）研究院
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于LEGO‑LOAM的可调式大角度探测感知及控制方法，该方法包括如下步骤：步骤一、数据读取；步骤二、点云分割；步骤三、特征提取；步骤四、雷达里程计；步骤五、雷达建图；步骤六、变换融合。本发明的有益效果在于：获取多线激光雷达的点云数据，并结合IMU惯性测量单元获取的位姿信息，使得建图和定位算法更加鲁棒，改善现有单线激光SLAM只能平面式扫描问题，通过多线激光雷达可以扫描到周围环境的3D模型，运用LEGO‑LOAM算法能较为容易的检测出周围环境信息，达到实时建图的效果。
基于 lego loam 调式角度探测感知控制方法

[发明专利]一种基于双目视觉的楼梯识别方法-CN202110752943.X在审
发明人：索旭东;管西强;刘宇飞;朱佳鹏;李冀川;赵联彬;梁家辉;危义坤;彭为强 -专利权人：智能移动机器人（中山）研究院
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双目视觉的楼梯识别方法，包括以下步骤：S1通过深度相机采集图像；S2将图像转化为灰度图；S3使用计算机视觉和机器学习软件库训练一个基于LBP特征的级联分类器；S4将灰度图划分为若干子区域，对子区域内的每个像素点提取LBP特征；S5通过LBP特征在子区域内建立统计直方图从而通过若干统计直方图对图像进行描述；S6将每个子区域的统计直方图进行连接得到图像的LBP纹理特征向量；S7级联分类器通过LBP纹理特征向量对图像进行对比。与现有的技术相比，本发明具有如下优点：感知系统通过深度相机获取的彩色信息转化成LBP纹理特征向量后通过基于LBP特征的级联分类器进行图像上的实时楼梯识别，可大大提高实时楼梯识别的准确率。
一种基于双目视觉楼梯识别方法