一种长期场景下无人车的自主定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110103067.8
IPC分类号：G05D1/02
申请日期：
2021-01-26
申请人：
哈尔滨工业大学（深圳）

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著录项信息

专利名称	一种长期场景下无人车的自主定位方法
申请号	CN202110103067.8	申请日期	2021-01-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-08	公开/公告号	CN112925322A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/02 二维的位置或航道控制〔2〕	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;0;2查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学（深圳）	申请人地址	广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈工大校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学（深圳）	当前权利人	哈尔滨工业大学（深圳）
发明人	陈浩耀;李四林;苏鹏鹏;曹明;刘云辉
代理机构	广州圣理华知识产权代理有限公司	代理人	董觉非;张凯

摘要

本发明公开了一种长期场景下无人车的自主定位方法，包括以下步骤：S1：语义聚类提取；S2：语义聚类地图创建；S3：长期重定位；S4：长期定位。本发明取得的有益效果：本方法面向城市长期变化的环境，创建了与真实场景尺度一致的语义聚类地图，同时设计语义聚类的匹配算法，完成无人车在城市环境中的可靠长期重定位；直接从三维点云中提取环境中的鲁棒静态物体，对环境变化不敏感；语义聚类提取和语义聚类地图构建过程会剔除识别的动态物体，不受动态物体的影响；使用实时重定位位姿来校正里程计漂移，定位不需要维护高精度点云地图；语义聚类地图轻量化，计算速度较快。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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