东南大学徐启敏获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115980765B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211285811.1,技术领域涉及:G01S17/06;该发明授权一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法是由徐启敏;尉雪珂;李旭设计研发完成,并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法。首先,获取激光点云数据并进行预处理;然后,构建周围环境的栅格化地图,以显示车辆周围是否有非地面目标;接着,构建定位车辆系统状态模型和观测模型;最后,利用栅格化地图辅助粒子权重更新,降低非地面区域上粒子的权重,以改进粒子滤波算法,进行车辆位置的迭代更新。本发明提出的方法,通过利用激光雷达获取真实环境信息,在传统粒子滤波算法中引入点云栅格化二维地图优化粒子权重公式,辅助粒子权重更新,改善粒子退化问题,提高车辆定位精度。
本发明授权一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法在权利要求书中公布了:1.一种基于环境感知辅助粒子滤波的车辆定位方法,其特征在于:首先,获取激光点云数据并进行预处理;然后,基于预处理后的点云数据构建点云栅格化地图;其次,构建定位车辆系统状态模型和观测模型;最后,利用改进粒子滤波算法对定位车辆的运动状态进行滤波估计;具体步骤包括: 步骤一:获取激光点云数据并进行预处理 使用16线激光雷达作为点云的数据来源,安装方式为车顶对心安装;读取点云数据后并进行预处理,预处理过程具体如下: 子步骤一:裁剪指定范围内的点云 在车体坐标系下,x表示沿车辆纵向方向,y表示沿车辆横向方向,规定xy坐标系所在平面指向天向的方向为z轴方向,符合右手螺旋定则,为突出装载激光雷达传感器车辆周围的环境,以装载激光雷达传感器的车辆为中心设置感兴趣区域,单位米,裁剪指定范围内的点云,范围设定:x∈[-20,20],y∈[-20,20]; 子步骤二:分割地平面和附近障碍物 1提取地面平面并剔除地面平面点,使用RANSAC算法检测和匹配地面平面具体流程如下: a.1:在原始点云数据中随机选择三个点x0,y0,z0,计算其平面方程Ax0+By0+Cz0+D=0; a.2:计算所有点xi,yi,zi,到流程a.1中得到的平面的代数距离di=|Axi+Byi+Czi+D|,其中i=1,2,…,N,N为点云数据长度,选取阈值dmax=0.2米,如果di≤dmax,就认为是模型内样本点即内点,并认为所有内点在地面平面的0.2米以内,反之,认为是模型外样本点即外点,并设置地面平面的法线方向沿z轴向上,即法向量为[0,0,1],设置最大角距离5度,记录符合条件的内点个数; a.3:重复以上步骤,选取最佳拟合参数,即内点数量最多的平面对应的模型; a.4:迭代结束,输出地面平面模型系数[A,B,C,D]; 2检索一定半径范围内的点,并标记为障碍物 首先,将激光雷达传感器置于点云地图坐标系的中心,依据裁剪范围设定半径为20米,在此半径范围内查找相邻点; 其次,标记障碍物点,使用欧式聚类分割算法分割障碍物并使用颜色标签标记障碍物点; 最后,将已经剔除过地面平面点并进行过标记的所有点云投影到使用RANSAC算法匹配到的地面平面,获取所有点云xi,yi,zi在地面平面投影后的点云数据xp,yp,zp,其中: 步骤二:基于预处理后的点云数据构建点云栅格化地图 基于步骤一获取投影后的点云数据进行栅格化处理,具体步骤如下: 子步骤一:确定极值并设置栅格大小 对于一个给定点云数据Pii=1,2,…,N,计算其数据点在坐标轴方向上的最大值与最小值xmax,xmin,ymax,ymin,并设置栅格大小为0.5*0.5,即栅格沿x轴方向的边长size_x=0.5,沿y轴方向的边长size_y=0.5; 子步骤二:划分栅格数量 依据给定的栅格边长划分为m个栅格,其中: 子步骤三:点云数据存入栅格数组 1将划分后的栅格信息存储在二维数组中; 2分层搜索点云数据存储点云数据,具体流程如下: b.1:沿x轴方向搜索点云,判断点云数据所处栅格的行数位置; b.2:对所处同一行栅格的点云沿y轴方向搜索点云,判断点云数据所处栅格列数位置; b.3:重复以上步骤,直至对所有点云数据搜索完成; b.4:依据搜索结果将所有点云数据存入其对应栅格的所对应的栅格数组; 子步骤四:依据子步骤三的存储结果信息构建点云栅格地图 步骤三:构建定位车辆系统状态模型和观测模型; 步骤四:改进粒子滤波算法对定位车辆的运动状态变量进行滤波估计。
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