“徐晓苏”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果107个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法-CN202310480029.3在审
发明人： 徐晓苏;周帅;姚逸卿;钟敏 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化环境下偶次超椭圆极限环路径规划方法，首先获取结构化二维先验地图，对地图中的障碍物矩形化拟合并提取各个矩形参数；其次确定当前最影响通往目标点的障碍物，依据设定孔隙率确定矩形外接超椭圆次数，构建矩形障碍物包络偶次超椭圆；然后建立终点与障碍物相关联的局部坐标系，确定极限环的求解方向并求解该偶次超椭圆极限环轨迹，求解当前极限环脱离点的坐标；最后判断脱离点与终点之间是否有障碍物，如果有继续求解针对下一个障碍物的偶次超椭圆极限环，否则，求解到达终点的轨迹；该方法借助于偶次超椭圆的优势，在保持灵活性与平滑性的同时，具有更高的地图空间利用率，更短的路径规划长度。
一种结构环境偶次超椭圆极限环路规划方法

[发明专利]一种室内场景下基于改进卷积神经网络的视觉SLAM回环检测方法-CN202310442351.7在审
发明人： 徐晓苏;孟焱迪 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种室内场景下基于改进卷积神经网络的视觉SLAM回环检测方法，具体如下：S1：改进VGG‑19卷积神经网络模型，添加注意力机制模块使其适用于室内环境下图像特征向量提取，从而获得预处理神经网络；S2：将改进神经网络输出的多维特征向量输入随机森林模型进行训练，输出训练集对应的重构建特征向量；S3：针对测试集图像经S1改进卷积神经网络前向传播、以及S2随机森林投票机制输出获得的重构建特征向量，与训练集重构特征向量集合进行调整余弦相似度距离计算，度量值大于阈值时判定其形成回环，并输出构成的图像特征向量集；本发明克服了采用人工特征点提取图像特征向量时计算量大、实时性差的缺点，采用轻量级机器学习算法提升了特征提取准确率。
一种室内场景基于改进卷积神经网络视觉 slam 回环检测方法

[发明专利]一种基于德洛内三角剖分的简化可视图建模与规划方法-CN202310480017.0在审
发明人： 徐晓苏;周帅;迟骋 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于德洛内三角剖分的简化可视图建模与规划方法，首先获取环境中多边形障碍物，利用多边形障碍物的质心点集构造限定德洛内三角网；从三角网中获得每个障碍物的邻居障碍物，以构建邻居对；然后通过相邻障碍物顶点之间的可见性关系来构建全局环境简化可视图；将起点与终点所在局部区域维护到全局可视图中，并使用融合剪枝的Dijkstra算法规划全局路径；生成与路径关联的椭圆窗，通过全局路径将椭圆窗内的障碍物边界点和椭圆边界点分成正负两类样本，最后采用基于径向基函数的支持向量机训练得到安全平滑的路径，如此提高路径规划的方法更先进、更快速。
一种基于德洛内三角简化视图建模规划方法

[发明专利]一种无人机辅助无人车全局环境探索路线规划方法-CN202310480033.X在审
发明人： 徐晓苏;周帅;姚逸卿;钟敏;张家赫 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种无人机辅助无人车全局环境探索路线规划方法，属于环境建模与路径规划领域。包括：首先，在室外环境下通过无人机从空中以大视角、高机动、快速性、低成本方式获取环境的二维俯视图片，并将图片流通过基于FREAK特征的全景拼接、基于Unet3+的神经网络进行障碍物分割得到环境障碍物二值图；其次，针对障碍物二值地图提取可通行区域，进一步采用改进分层维诺图路网建模方法得到环境分层可通行网络拓扑节点图；然后，针对构建的环境分层可通行网络节点图通过最小权匹配方式转化成欧拉图；最后，对任意起点通过改进Fleury算法求解欧拉回路，从而得到地面无人车全局环境的探索路径。
一种无人机辅助无人全局环境探索路线规划方法

[发明专利]基于图优化的IMU/相机/激光雷达联合标定方法-CN202211582531.7在审
发明人： 徐晓苏;侯岚华;姚逸卿;高佳誉;何宇明 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图优化的IMU/相机/激光雷达联合标定方法，具体步骤包括：首先，根据IMU信息拟合旋转B样条曲线，并采用NDT算法估计雷达旋转，初始化IMU/雷达旋转外参；接着，采用特征点算法估计相机旋转，初始化IMU/相机旋转外参、重力、尺度因子、陀螺仪零偏；然后，采用棋盘格标定板，根据视觉特征点和激光雷达面距离最小构建目标函数，初始化雷达/相机外参；最后，根据IMU约束、相机约束、激光雷达约束、基于标定板的相机和激光雷达外参约束、IMU/相机/激光雷达外参互相约束构建联合优化方程，求解得IMU/相机/激光雷达外参。与现有标定方法相比，本发明能实现IMU/相机/激光雷达两两同时标定，有效提高标定收敛速度、精度及鲁棒性。
基于优化 imu 相机激光雷达联合标定方法

[发明专利]一种复杂环境下SINS/DVL紧组合导航方法-CN201910847266.2有效
发明人： 徐晓苏;王迪;姚逸卿;朱永云 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-09-08 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SINS/DVL紧组合的水下航行器导航方法，具体包括以下步骤：步骤1：根据SINS/DVL系统的采集数据，建立状态方程；步骤2：根据步骤1中的状态方程建立量测方程；步骤3：对DVL波束信息缺失处理；步骤4：DVL波束信息受到洋流影响处理；步骤5：基于卡尔曼滤波的数据融合处理：根据步骤1和步骤2中的状态方程和量测方程，建立卡尔曼递推估计，将卡尔曼递推估计得到的状态向量反馈到SINS结果中便得到了最终的位置和速度信息。本发明能够在复杂的环境下抑制组合导航误差发散，为未来SINS/DVL紧组合方向的研究提供参考价值。
一种复杂环境 sins dvl 组合导航方法

[发明专利]一种里程计/双天线GNSS空间在线标定方法-CN202211466306.7在审
发明人： 徐晓苏;仲灵通;姚逸卿;高佳誉;何宇明 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种里程计/双天线GNSS空间在线标定方法，具体如下：首先选取初始姿态误差和杆臂为状态量，建立Kalman滤波状态方程并离散化；再将同一时刻的里程计相对位置与经坐标变换的双天线GNSS位置的差值作为Kalman滤波观测量，建立Kalman滤波量测方程；然后进行Kalman滤波，得到初始姿态误差估计和杆臂估计；接着利用初始姿态误差估计反馈修正初始姿态并置零初始姿态误差估计；再接着利用初始姿态将里程计的相对姿态进行姿态对准得到绝对姿态；然后利用同一时刻的双天线GNSS绝对航向与里程计绝对姿态计算得到双天线GNSS与里程计的安装偏角；重复后5步，直至初始姿态和杆臂都收敛到各自准确的量。本发明能够准确、快速、便捷地实现里程计与双天线GNSS空间在线标定。
一种里程计天线 gnss 空间在线标定方法

[发明专利]一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法-CN202211467464.4在审
发明人： 徐晓苏;仲灵通;姚逸卿;周帅 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法，具体包括以下步骤：首先建立先验地图库；接着进行先验轨迹辅助导航初始化，包括相对地图原点的微惯性/轮速计组合导航；旋转和平移导航轨迹进行地图匹配获取对应路段的先验轨迹；将先验轨迹反旋转和平移至地图原点，先验轨迹点与组合导航轨迹点进行最近点匹配；回溯进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航；对修正后的相对位置和姿态绝对化处理；最后重复利用绝对位置从先验地图库中获取先验轨迹，进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航，直至导航结束。本发明有效修正了微惯性/轮速计组合导航结果，弥补了依靠微惯性和轮速计无法进行全局定位定向的缺陷。
一种基于先验轨迹辅助惯性轮速计组合导航方法

[发明专利]一种海流影响下基于双层规划框架的能耗最优水下区域覆盖方法-CN202211131514.1在审
发明人： 徐晓苏;潘绍华;张涛;姚逸卿 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种海流影响下基于双层规划框架的能耗最优水下区域覆盖方法，包括：将已知待作业海域地图进行处理，构建环境地图；通过使用覆盖路径和能量消耗指标作为决策变量，将这个问题表述为双层规划模型；上层算法采用生物激励神经网络算法进行覆盖路径求解并传到下层算法；下层利用蚁群优化算法对能耗问题进行求解，以海流作为约束计算其能量消耗适应度值返回上层算法，若没有可行路径，则寻找逃出路径返回上层算法；上层算法以下层算法结果作为依据进行路径决策，循环迭代至任务区域覆盖完成，输出最优覆盖路径及AUV推进速度。本发明能够在海流影响下选择更有益的覆盖方向和推进速度，完成任务的同时降低AUV水下探测作业的能耗。
一种海流影响基于双层规划框架能耗最优水下区域覆盖方法

[发明专利]一种基于优化维诺图的高安全裕度全局路径规划方法-CN202210971875.0在审
发明人： 徐晓苏;周帅;姚逸卿;高佳誉 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于优化维诺图的高安全裕度全局路径规划方法，属于机器人路径规划领域。包括：首先应用维诺图算法生成初始的维诺路网；然后识别出至少具有3个邻居节点的节点，将该节点作为交通枢纽节点，构建第一层稀疏环境拓扑图；其次，寻找与枢纽节点直接相邻、相通的邻居枢纽节点，得到相邻交通枢纽节点之间的路径信息，并进行剪枝和3次准均匀B样条曲线平滑处理，构建第二层相邻、相通枢纽节点间路径信息图；最后，基于分层优化建模后的维诺路网进行起点与终点间的全局路径搜索，初步得到相应的路径点序列信息，并进行贝赛尔曲线平滑处理，得到平滑、满足运动约束、高安全裕度的全局路径。
一种基于优化维诺图安全全局路径规划方法

[发明专利]一种基于分层混合代价地图的改进Q-learning路径规划方法-CN202211298410.X在审
发明人： 徐晓苏;王亚齐;姚逸卿 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-10-23 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层混合代价地图的改进Q‑learning路径规划方法，包括：基于输入点云，对负障碍、斜面障碍和路面平整度的可通行性分析。再根据不同地形的可通行性，建立多层代价地图，每层代价地图对应不同的代价函数，包括可通行区域图、负障碍代价地图、斜面代价地图和平整度代价地图。根据多层代价地图建立排斥势场，根据目标位姿点建立吸引势场，合成排斥势场和吸引势场对Q表格进行初始化。再应用最小转弯半径圆弧段生成Q‑learning的动作空间，经过训练，得到可供无人车直接行走的平滑路径。本发明考虑崎岖复杂地形，可规划出履带式无人车直接通行的路径，并且基于多层代价的人工势场对Q表格赋予初值，可加快算法收敛速度。
一种基于分层混合代价地图改进 learning 路径规划方法

[发明专利]一种基于载体自身运动序列的匹配定位方法-CN202211255668.1在审
发明人： 徐晓苏;刘烨豪 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于载体自身运动序列的匹配定位方法；包括：地图金字塔制备；基于关键节点分割的运动序列压缩；运动序列作轨迹图；顶层金字塔轨迹序列模板匹配；中间层金字塔轨迹序列模板匹配；底层金字塔轨迹序列模板匹配；候选轨迹安全裕度计算；基于轨迹安全裕度的匹配结果筛选；导航定位结果修正。本发明为集成有IMU的多传感器融合SLAM系统提供一种辅助定位方法。适用于全局二维地图已知的场景，根据惯性里程计的航位推算获得自身运动序列，基于轨迹匹配实现定位功能，具有完备的自主性。当移动机器人位于复杂环境下，由于遮挡干扰等导致激光点云匹配失效/视觉特征丢失时，本发明依然可以为载体的定位提供参考信息。
一种基于载体自身运动序列匹配定位方法

[发明专利]一种面向动态场景的单目视觉惯性SLAM方法-CN201911313842.1有效
发明人： 徐晓苏;安仲帅;吴贤;魏宏宇;侯岚华;潘绍华 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向动态场景的单目视觉惯性SLAM方法，首先视觉前端提取ORB特征点，并使用YOLO‑v3神经网络进行目标识别，进而提取出潜在的静态特征点集合，再结合本质矩阵的RANSAC外点剔除，筛选出最终的静态特征点并进行跟踪；同时，为了提高数据的处理效率，对IMU测量值进行预积分；然后进行初始化，计算包括：姿态、速度、重力向量、陀螺仪偏置的初值；随后进行视觉惯性紧耦合的非线性优化，并建立地图；同时进行回环检测和重定位，最后进行全局的位姿图优化。本发明将深度学习，和视觉惯性SLAM相融合，能够一定程度上消除动态物体对于SLAM定位和建图的影响，提升了系统的长时间工作的稳定性。
一种面向动态场景目视惯性 slam 方法

[发明专利]非完整波束下虚拟波束辅助惯性/多普勒紧组合导航方法-CN202210972317.6在审
发明人：姚逸卿;沈逸雷;徐晓苏;潘绍华 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供非完整波束下虚拟波束辅助惯性/多普勒紧组合导航方法，具体包括以下步骤：步骤1：建立惯性/声学多普勒测速仪紧组合系统，包括惯性系统误差模型、声学多普勒测速仪波束误差模型、组合系统状态方程、组合系统观测方程；步骤2：当声学多普勒测速仪四波束均有效时，构架基于最小支持向量机的人工智能模块，声学多普勒测速仪各波束速度为输出，训练该人工智能网络；步骤3：当声学多普勒测速仪有波束失效时，进入智能预测阶段，利用已完成训练学习的人工智能模块持续对失效波束速度进行预测，形成虚拟波束信息；步骤4：将虚拟波束信息与有效波束信息相组合作为系统观测，持续进行惯性/多普勒紧组合导航算法。
完整波束虚拟辅助惯性多普勒组合导航方法

[发明专利]一种大范围场景下基于回环检测的激光雷达SLAM方法-CN202210796243.5在审
发明人： 徐晓苏;李诺 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种大范围场景下基于回环检测的激光雷达SLAM方法，包括：首先，利用激光雷达局部曲面点云的曲率进行特征提取；其次，根据点到直线和点到平面的配准方式对相邻两帧的特征点进行加权配准，获取激光雷达当前帧相对于初始帧的全局位姿；然后，将提取的特征点云和全局位姿传入回环检测模块，利用特征点云生成的全局描述子进行回环检测；如果满足回环检测的条件，再利用加权的特征匹配方法获得回环成功的两帧之间的位姿，并将当前帧和回环帧之间的所有位姿加入到位姿图中，进行全局优化，获取优化后的位姿，最后，根据优化后的位姿对特征点云进行变换构建全局增量式地图。本方法通过加权不同特征点的点云信息并且对全局描述子进行改进，以及通过特征匹配的方式进行配准，提高了位姿精度的同时，有效地缩短了回环检测的时间。
一种范围场景基于回环检测激光雷达 slam 方法

1
2
3
4
5
6
7
8
下一页»
尾页
共 107 条