CN108571963B - 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法 - Google Patents

一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108571963B
CN108571963B CN201810428497.5A CN201810428497A CN108571963B CN 108571963 B CN108571963 B CN 108571963B CN 201810428497 A CN201810428497 A CN 201810428497A CN 108571963 B CN108571963 B CN 108571963B
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
camera
center line
orchard
coordinate system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201810428497.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108571963A (zh
Inventor
王孙安
马健平
朱瑞祺
陈先益
蔡稳牢
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN201810428497.5A priority Critical patent/CN108571963B/zh
Publication of CN108571963A publication Critical patent/CN108571963A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108571963B publication Critical patent/CN108571963B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法，果园机器人包括行进机构以及设置在行进机构上方的定位导航单元安装平台，定位导航单元安装平台的四周安装有定位导航单元，定位导航单元具有能够通过控制模块调节拍摄角度的摄像头以及能够与摄像头随动的超声波传感器；在定位导航单元安装平台的上方固定有采摘平台，采摘平台上设置有采摘机械抓及果实收纳盒。导航方法包括首先使摄像头读取环境信息并提取果树树干特征，控制模块命令电机驱动摄像头对准树干中心线，超声波传感器测得此时摄像头与树干之间的距离，角度测量模块记录摄像头相对于初始位置旋转的角度，利用得到的角度距离组合信息完成对果园机器人的定位导航。本发明成本低，定位精度高。

Description

一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法
技术领域
本发明涉及定位导航技术，具体涉及一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法。
背景技术
我国是全球最大的水果生产国，但果园工作仍以人力劳作为主，劳动强度大，生产效率低。近年来随着工业化进程的加快以及人口老龄化的加剧，农村劳动力急剧减少，以自主导航为关键技术的农业机器人越来越得到科研者的重视。在果园中，由于机器人频繁在树冠下运动，以往的GPS定位导航存在着卫星信号被树枝叶遮挡、多路径效应和射频干扰等缺点；电磁定位导航用于电缆铺设和维护的成本较高，且不能满足机器人高速行走的要求；超声波定位导航感知的环境信息少，且可靠性不足；激光扫描定位导航在果树缺失时无法单独完成定位工作；视觉传感器虽可以采集大量的环境数据，但易受果园复杂环境的影响，单独工作很难满足实际要求，只能作为辅助的定位导航方式。单一的传感器很难满足果园机器人定位导航系统的精度和可靠性要求，因此，需要设计一种能够将多种传感器联合起来进行构建的定位导航系统，通过信息融合来获得更加完善的环境信息，实现快速定位导航。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法，成本较低、适用性强，能够满足果园机器人行间高精度作业的要求。
为了实现上述目的，本发明果园机器人采用的技术方案为：
包括行进机构以及设置在行进机构上方的定位导航单元安装平台，定位导航单元安装平台的四周安装有定位导航单元，所述的定位导航单元具有能够通过控制模块调节拍摄角度的摄像头以及能够与摄像头随动的超声波传感器；在定位导航单元安装平台的上方通过支撑立柱固定有采摘平台，采摘平台上设置有采摘机械抓以及果实收纳盒。
定位导航单元安装平台采用与果园植株间距相配合的矩形平台，定位导航单元分别固定在其四角。定位导航单元包括驱动电机以及沿竖直方向通过减速器与驱动电机相连的超声波传感器，超声波传感器上方固定有摄像头安装支架，摄像头与摄像头安装支架铰接并能够在俯仰方向调节拍摄角度；所述的驱动电机下方安装有用于记录旋转角度的旋转编码器。
本发明果园机器人的多超声视频点组合导航方法，包括以下步骤：
第一步、对定位导航单元的位置进行初始化，使果园机器人沿果园移动，通过定位导航单元的摄像头获取环境信息，并根据获取到的环境信息提取果树特征；
第二步、设定树干的截面直径阈值，取距离果园机器人最近的树干信息并确定出树干中心线，将树干中心线所在像素坐标传送给控制模块，控制模块调节摄像头的拍摄角度，使摄像头对准树干中心线，记录下摄像头相对于初始位置旋转的角度，并通过超声波传感器检测出摄像头对准树干中心线时二者之间的距离；
第三步、通过果园机器人同侧的定位导航单元测得的数据求得行驶道路边缘直线在机器人坐标系中的直线方程，使用行驶道路两侧边缘直线方程求得行驶道路中心线方程；
第四步、根据环境信息设定道路中心线阈值，重复第一、二、三步，得到多个行驶道路中心线方程，舍去超出道路中心线阈值的数据，求取行驶道路中心线方程的斜率平均值及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值，构建道路中心线方程；
第五步、根据行驶道路中心线方程的斜率平均值及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值得到道路中心线与果园机器人中心线之间的偏角以及距离，将数据传送给控制模块来消除偏差，完成对果园机器人的定位导航。
所述的第一步在进行初始化时假定四组摄像头的水平工作范围为
Figure GDA0002502781610000021
0～θ1max、0～θ2max，摄像头的俯仰工作范围为-45°～45°；以果园机器人的几何中心为原点，建立机器人坐标系，令定位导航单元在机器人坐标系中的坐标为(a,b)、(-a,b)、(-a,-b)、(a,-b)；
所述的第二步当四组摄像头全部对准树干中心线时，记录此时摄像头相对于初始位置旋转的角度
Figure GDA0002502781610000031
θ1、θ2；超声波传感器测得此时摄像头与树干中心线之间的距离L1、L2、R1、R2；四棵果树的树干中心线在机器人坐标系中的坐标：
左1：
Figure GDA0002502781610000032
左2：
Figure GDA0002502781610000033
右1：(a+R1cosθ1，b+R1sinθ1)；
右2：(a+R2cosθ2，-b-R2sinθ2)；
通过以上坐标求解出行驶道路边缘直线在机器人坐标系中的直线方程，并使用行驶道路两侧边缘直线方程求得行驶道路中心线方程，表示为y＝kx+b。
所述的第四步在果园机器人前进的时间△t内，重复第一、二、三步，得到n个行驶道路中心线方程，其斜率为k1～kn，行驶道路中心线与机器人坐标系x轴交点到机器人坐标系原点的距离为x1～xn，根据环境信息设定道路中心线阈值，在n条行驶道路中心线中舍去超出道路中心线阈值的数据，求取行驶道路中心线方程的斜率平均值ka及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值xa，构建道路中心线方程y＝ka(x-xa)；
所述的第五步根据行驶道路中心线与机器人坐标系Y轴间的偏角△α以及机器人偏离行驶道路中心线的距离△x，通过控制模块消除偏差，实现果园机器人沿果园行列行走。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：首先通过摄像头检测果树的位置，然后通过随动的超声波传感器测量果树与摄像头之间的距离，分布在定位导航单元安装平台四周的定位导航单元能够快速获取较为完整的果园环境信息，本发明通过将果园机器人视觉导航与超声波导航相结合，减弱了环境噪声对视觉传感器的影响，同时又弥补了超声波传感器感知环境信息少的缺点，能够不依赖于GPS定位，也不必对果园环境进行人为改造，该机器人的制造成本低，方案适用性强，能够满足果园机器人行间高精度作业的要求。
附图说明
图1本发明定位导航单元的结构示意图；
图2本发明果园机器人的装配结构示意图；
图3本发明定位导航单元位姿初始化及工作范围示意图；
图4本发明定位导航方法的流程图；
图5本发明机器人与果树的相对关系场景一图；
图6本发明机器人与果树的相对关系场景二图；
图7本发明机器人与果树的相对关系场景三图；
图8本发明机器人与果树的相对关系场景四图；
图9本发明机器人与果树的相对关系场景五图；
图中：1-摄像头；2-超声波传感器；3-减速器；4-驱动电机；5-旋转编码器；6-行进机构；7-定位导航单元安装平台；8-定位导航单元；9-采摘平台；10-采摘机械抓；11-果实收纳盒。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
参见图1和图2，本发明的果园机器人包括四个定位导航单元8，定位导航单元8由摄像头1、超声波传感器2、减速器3、驱动电机4、旋转编码器5组成，摄像头1与超声波传感器2随动，在驱动电机4的驱动下水平转动。四个定位导航单元8在机器人上的安装方式如图2所示，分别安装在定位导航单元安装平台7的四角。
本实施例中果园植株间距为Δd，行间距为w，机器人宽2a，长2b，摄像头视角为60°，保证机器人移动的过程中，摄像头的视野总能覆盖一颗果树。
本发明果园机器人的多超声视频点组合导航方法，包括以下步骤：
第一步，如图3所示，对定位单元的位姿进行初始化，初始位置摄像头1的朝向与行进机构6的履带缠绕方向垂直，摄像头1的水平工作范围为
Figure GDA0002502781610000041
0～θ1max、0～θ2max，俯仰工作范围为-45°～45°，调整摄像头1的俯仰角度，使其能够清晰的拍摄树干。以机器人的几何中心为原点，建立机器人坐标系，确定四个定位导航单元在机器人坐标系中的坐标(a,b)、(-a,b)、(-a,-b)、(a,-b)。四个摄像头1开始分别获取果园的环境信息。
第二步，设定所求树干截面直径阈值，以得到距离机器人最近的树干信息并确定树干中心线，将树干中心线所在像素坐标传送给单片机控制模块，单片机控制模块传送指令给电机驱动模块，驱动电机4随即驱动摄像头1对准树干中心线。在此过程中，四组摄像头1分别在工作空间内往复搜索树干并对准树干中心线，先搜索到树干的摄像头1对树干中心线进行跟踪，等待其他摄像头1完成搜索工作，当四组摄像头1全部对准树干中心线时，旋转编码器5记录此时摄像头相对于初始位置旋转的角度分别为
Figure GDA0002502781610000051
θ1、θ2.。
第三步，当摄像头1对准树干时，超声波传感器2测得此时摄像头1与树干中心线之间的距离分别为L1、L2、R1、R2。
第四步，通过上述数据得到此时摄像头锁定的四棵果树中心线在机器人坐标系中的坐标：
左1：
Figure GDA0002502781610000052
左2：
Figure GDA0002502781610000053
右1：(a+R1cosθ1，b+R1sinθ1)；
右2：(a+R2cosθ2，-b-R2sinθ2)；
用该坐标求解出此时道路边缘直线在机器人坐标系中的方程，并利用两条道路边缘直线求出道路中心线的方程：y＝kx+b。
第五步，在机器人前进的时间Δt内，重复第一、二、三、四步，获得n组道路中心线方程，其斜率为k1～kn，中心线与机器人坐标系Xr轴交点到机器人坐标系原点距离x1～xn。由于摄像头1的视角足够大，视野中总能覆盖到一颗果树，能保证算法的快速执行。若摄像头1转到极限位置而没搜索到果树，则继续在工作空间内往复搜索直到发现树干，若发现果树缺失，即摄像头1遍历工作空间而没有发现果树，则摄像头1继续往复搜索，控制单元不发送任何控制指令，保持机器人当前行走路径不变，直到发现新的果树。
第六步，根据果园环境设定道路中心线阈值，在采集的n组中心线中舍去超出阈值的采样值，用剩余的部分求平均值得到ka、xa，方程为y＝ka(x-xa)。
第七步，根据道路中心线方程得到此时该中心线与机器人坐标系Yr轴之间的偏角Δα，以及机器人偏离中心线的距离△x，将数据用can总线传送给单片机控制单元消除偏差，即可保证机器人沿果园路径行驶。
摄像头工作范围的设定与果园具体环境有关，在本实施例中，机器人与果树的相对关系有5种情况，在如图6所示的场景二中，机器人前侧摄像头到达工作极限位置0°，在如图7所示的场景三中，由于距离前侧摄像头最近的树超出摄像头工作视角，所以摄像头往复搜索下一颗果树。在如图8所示的场景四中，机器人后侧摄像头到达极限位置
Figure GDA0002502781610000061
Figure GDA0002502781610000062
实际使用时留有5°到10°的余量。机器人前侧摄像头的极限工作位置
Figure GDA0002502781610000063
保证视野中有且仅有一颗果树。
Figure GDA0002502781610000064
实际使用时留有5°到10°的余量。
本实施例先用摄像头1检测果树位置，然后随动的超声波传感器2测量果树与摄像头1之间的距离，四个定位导航单元8可以得到多点的角度、距离组合信息，能够快速的获取较为完整的果园相对环境信息，根据上述说明内容，以本发明技术方案为基础，从事相关工作的人员完全可以根据所要求的果园环境对本实施例进行改动，本发明的技术范围并不局限于以上的内容，凡以本发明的技术方案或机械结构为基础的任何方案均在本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种果园机器人的多超声视频点组合导航方法，其特征在于，果园机器人包括行进机构(6)以及设置在行进机构(6)上方的定位导航单元安装平台(7)，定位导航单元安装平台(7)的四周安装有定位导航单元(8)，所述的定位导航单元(8)具有能够通过控制模块调节拍摄角度的摄像头(1)以及能够与摄像头(1)随动的超声波传感器(2)；在定位导航单元安装平台(7)的上方通过支撑立柱固定有采摘平台(9)，采摘平台(9)上设置有采摘机械抓(10)以及果实收纳盒(11)；所述的定位导航单元(8)包括驱动电机(4)以及沿竖直方向通过减速器(3)与驱动电机(4)相连的超声波传感器(2)，超声波传感器(2)上方固定有摄像头安装支架，摄像头(1)与摄像头安装支架铰接并能够在俯仰方向调节拍摄角度；所述的驱动电机(4)下方安装有用于记录旋转角度的旋转编码器(5)；
包括以下步骤：
第一步、对定位导航单元(8)的位置进行初始化，使果园机器人沿果园移动，通过定位导航单元(8)的摄像头(1)获取环境信息，并根据获取到的环境信息提取果树特征；
第二步、设定树干的截面直径阈值，取距离果园机器人最近的树干信息并确定出树干中心线，将树干中心线所在像素坐标传送给控制模块，控制模块调节摄像头(1)的拍摄角度，使摄像头(1)对准树干中心线，记录下摄像头(1)相对于初始位置旋转的角度，并通过超声波传感器(2)检测出摄像头(1)对准树干中心线时二者之间的距离；
第三步、通过果园机器人同侧的定位导航单元(8)测得的数据求得行驶道路边缘直线在机器人坐标系中的直线方程，使用行驶道路两侧边缘直线方程求得行驶道路中心线方程；
第四步、根据环境信息设定道路中心线阈值，重复第一、二、三步，得到多个行驶道路中心线方程，舍去超出道路中心线阈值的数据，求取行驶道路中心线方程的斜率平均值及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值，构建道路中心线方程；
第五步、根据行驶道路中心线方程的斜率平均值及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值得到道路中心线与果园机器人中心线之间的偏角以及距离，将数据传送给控制模块来消除偏差，完成对果园机器人的定位导航。
2.根据权利要求1所述的多超声视频点组合导航方法，其特征在于：所述的第一步在进行初始化时假定四组摄像头(1)的水平工作范围为
Figure FDA0002502781600000024
0～θ1max、0～θ2max，摄像头(1)的俯仰工作范围为-45°～45°；以果园机器人的几何中心为原点，建立机器人坐标系，令定位导航单元(8)在机器人坐标系中的坐标为(a,b)、(-a,b)、(-a,-b)、(a,-b)；
所述的第二步当四组摄像头(1)全部对准树干中心线时，记录此时摄像头(1)相对于初始位置旋转的角度
Figure FDA0002502781600000021
θ1、θ2；超声波传感器(2)测得此时摄像头(1)与树干中心线之间的距离L1、L2、R1、R2；四棵果树的树干中心线在机器人坐标系中的坐标：
左1：
Figure FDA0002502781600000022
左2：
Figure FDA0002502781600000023
右1：(a+R1cosθ1，b+R1sinθ1)；
右2：(a+R2cosθ2，-b-R2sinθ2)；
通过以上坐标求解出行驶道路边缘直线在机器人坐标系中的直线方程，并使用行驶道路两侧边缘直线方程求得行驶道路中心线方程，表示为y＝kx+b。
3.根据权利要求2所述的多超声视频点组合导航方法，其特征在于：所述的第四步在果园机器人前进的时间△t内，重复第一、二、三步，得到n个行驶道路中心线方程，其斜率为k1～kn，行驶道路中心线与机器人坐标系x轴交点到机器人坐标系原点的距离为x1～xn，根据环境信息设定道路中心线阈值，在n条行驶道路中心线中舍去超出道路中心线阈值的数据，求取行驶道路中心线方程的斜率平均值ka及行驶直线与机器人坐标系x轴交点与机器人坐标系原点距离的平均值xa，构建道路中心线方程y＝ka(x-xa)；第五步根据行驶道路中心线与机器人坐标系Y轴间的偏角△α以及机器人偏离行驶道路中心线的距离△x，通过控制模块消除偏差，实现果园机器人沿果园行列行走。
CN201810428497.5A 2018-05-07 2018-05-07 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法 Expired - Fee Related CN108571963B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810428497.5A CN108571963B (zh) 2018-05-07 2018-05-07 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810428497.5A CN108571963B (zh) 2018-05-07 2018-05-07 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108571963A CN108571963A (zh) 2018-09-25
CN108571963B true CN108571963B (zh) 2020-08-28

Family

ID=63571924

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810428497.5A Expired - Fee Related CN108571963B (zh) 2018-05-07 2018-05-07 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108571963B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110780669B (zh) * 2019-07-29 2023-06-16 苏州博田自动化技术有限公司 林间机器人导航与信息采集方法
CN110865534A (zh) * 2019-11-15 2020-03-06 合肥工业大学 含有改进的卡尔曼滤波的导航定位的智能跟随系统
CN111587666A (zh) * 2020-06-20 2020-08-28 青岛农业大学 一种具有植保、采摘功能一体的农业协作机器人
CN112009453B (zh) * 2020-07-30 2021-06-29 北京农业智能装备技术研究中心 果园作业车辆的行走控制方法及装置
CN113409387A (zh) * 2021-05-11 2021-09-17 深圳拓邦股份有限公司 一种机器人视觉定位方法及机器人

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011062115A (ja) * 2009-09-16 2011-03-31 Iseki & Co Ltd 作業車両
CN102194233A (zh) * 2011-06-28 2011-09-21 中国农业大学 果园林间导航线提取方法
CN103749094A (zh) * 2013-12-16 2014-04-30 西北农林科技大学 一种猕猴桃果实采摘机器人及采摘方法
CN205490832U (zh) * 2016-01-26 2016-08-17 西北农林科技大学 一种基于超声波传感器测距的自平衡图像采集装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011062115A (ja) * 2009-09-16 2011-03-31 Iseki & Co Ltd 作業車両
CN102194233A (zh) * 2011-06-28 2011-09-21 中国农业大学 果园林间导航线提取方法
CN103749094A (zh) * 2013-12-16 2014-04-30 西北农林科技大学 一种猕猴桃果实采摘机器人及采摘方法
CN205490832U (zh) * 2016-01-26 2016-08-17 西北农林科技大学 一种基于超声波传感器测距的自平衡图像采集装置

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Multi-feature fusion tree trunk detection and orchard mobile robot localization using camera/ultrasonic sensors;Xianyi Chen 等;《Computers and Electronics in Agriculture》;20180430;第147卷;第91-108页 *
Orchard mapping and mobile robot localisation using on-board camera and laser scanner data fusion – Part B: Mapping and localisation;NaghamShalal 等;《Computers and Electronics in Agriculture》;20151130;第119卷;全文 *
基于激光导航的果园移动机器人自动控制系统;戚树腾 等;《农机化研究》;20151031(第10期);全文 *
密植果园作业机器人行间定位方法;周俊等;《农业机械学报》;20151130(第11期);全文 *
果园视觉导航基准线生成算法;冯娟 等;《农业机械学报》;20120731;第43卷(第7期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108571963A (zh) 2018-09-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108571963B (zh) 一种果园机器人及其多超声视频点组合导航方法
CN109773788B (zh) 一种果蔬采摘机器人及其控制方法
CN108345005B (zh) 巷道掘进机的实时连续自主定位定向系统及导航定位方法
CN109725233B (zh) 一种变电站智能巡检系统及其巡检方法
CN102368158B (zh) 一种果园机械导航定位方法
CN101566471B (zh) 基于地面纹理的智能车视觉全局定位方法
CN108647646A (zh) 基于低线束雷达的低矮障碍物的优化检测方法及装置
Agrawal et al. Rough terrain visual odometry
Murray Recovering range using virtual multicamera stereo
CN110082783B (zh) 一种悬崖检测的方法及装置
Liu et al. ORB-Livox: A real-time dynamic system for fruit detection and localization
CN114674311B (zh) 一种室内定位与建图方法及系统
CN115014338A (zh) 一种基于二维码视觉和激光slam的移动机器人定位系统及方法
CN207115187U (zh) 一种面向长直廊环境的室内地图自动构建系统
CN116686545B (zh) 基于机器视觉控制的荔枝采摘机器人除遮方法
WO2024046390A1 (zh) 基于视觉和imu融合的海洋装备水下损伤三维重建方法
CN116839570B (zh) 一种基于传感器融合目标检测的作物行间作业导航方法
CN116439018B (zh) 一种七自由度水果采摘机器人及其采摘方法
CN111290396A (zh) 一种管道检测无人船自动控制方法
CN108152829A (zh) 一种加装直线导轨的二维激光雷达建图装置及其建图方法
Wang et al. A robust lidar state estimation and map building approach for urban road
CN111044040A (zh) 一种用于无人驾驶设备的全地形多传感器数据采集平台
CN110940358A (zh) 一种激光雷达和惯导联合标定的装置及标定方法
CN106382916A (zh) 自建参考系的双六足机器人复杂地形三维立体测绘系统与方法
CN114353799A (zh) 搭载多线激光雷达的无人驾驶平台室内快速全局定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200828