WO2021143778A1 - Procédé de positionnement basé sur un radar laser - Google Patents

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高梁
李大林
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Abstract

La présente invention concerne un procédé de positionnement basé sur un radar laser, un appareil de positionnement basé sur un radar laser, un dispositif informatique, un support de stockage lisible par ordinateur et un dispositif d'entraînement intelligent. Le procédé de positionnement comprend les étapes consistant à : acquérir un nuage de points de balayage monotrame du scénario actuel au moyen d'un radar laser (110) ; selon des caractéristiques externes d'un marqueur dans le scénario actuel, extraire un nuage de points de marqueur à partir du nuage de points de balayage monotrame (120) ; normaliser le nuage de points de marqueur dans le nuage de points de balayage monotrame vers le même plan (130) ; selon des coordonnées du nuage de points de marqueur, déterminer un ou plusieurs points de centre de gravité du nuage de points de marqueur, collecter de manière aléatoire un nombre prédéfini de points de centre de gravité, et acquérir un polygone construit à l'aide des points de centre de gravité, et des caractéristiques polygonales du polygone du nuage de points de marqueur (140) ; selon les caractéristiques polygonales du polygone, effectuer une mise en correspondance dans un nuage de points de carte (150) ; et selon une matrice de transformation calculée après la mise en correspondance, confirmer l'emplacement actuel (160).
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220144289A1 (en) * 2020-11-09 2022-05-12 Ayyoub Rezaeian Vehicle center of gravity height detection and vehicle mass detection using light detection and ranging point cloud data

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111220993B (zh) * 2020-01-14 2020-07-28 长沙智能驾驶研究院有限公司 目标场景定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111612829B (zh) * 2020-06-03 2024-04-09 纵目科技（上海）股份有限公司 一种高精度地图的构建方法、系统、终端和存储介质
CN111811530B (zh) * 2020-06-16 2022-06-21 北京五一视界数字孪生科技股份有限公司 车道线生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN112070870B (zh) * 2020-07-31 2021-09-17 广州景骐科技有限公司 点云地图评估方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113759346A (zh) * 2020-10-10 2021-12-07 北京京东乾石科技有限公司 一种激光雷达标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN112577488B (zh) * 2020-11-24 2022-09-02 腾讯科技（深圳）有限公司 导航路线确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112348897A (zh) * 2020-11-30 2021-02-09 上海商汤临港智能科技有限公司 位姿确定方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质
CN112987029A (zh) * 2021-02-09 2021-06-18 上海振华重工(集团)股份有限公司 一种适用于驾驶设备的定位方法、系统、设备及介质
CN113468941B (zh) * 2021-03-11 2023-07-18 长沙智能驾驶研究院有限公司 障碍物检测方法、装置、设备及计算机存储介质
CN113503883B (zh) * 2021-06-22 2022-07-19 北京三快在线科技有限公司 采集用于构建地图的数据的方法、存储介质及电子设备
CN113568997A (zh) * 2021-07-30 2021-10-29 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 点云地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113791414B (zh) * 2021-08-25 2023-12-29 南京市德赛西威汽车电子有限公司 一种基于毫米波车载雷达视图的场景识别方法
CN114581481B (zh) * 2022-03-07 2023-08-25 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种目标物速度的估计方法及装置、车辆和存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2833322A1 (fr) * 2013-07-30 2015-02-04 The Boeing Company Procédé de mouvement stéréo d'extraction d'informations de structure tridimensionnelle (3D) à partir d'une vidéo pour la fusion avec des données de nuage de points en 3D
CN106940186A (zh) * 2017-02-16 2017-07-11 华中科技大学 一种机器人自主定位与导航方法及系统
CN107015238A (zh) * 2017-04-27 2017-08-04 睿舆自动化（上海）有限公司 基于三维激光雷达的无人车自主定位方法
CN109657698A (zh) * 2018-11-20 2019-04-19 同济大学 一种基于点云的磁悬浮轨道障碍物检测方法
CN109725329A (zh) * 2019-02-20 2019-05-07 苏州风图智能科技有限公司 一种无人车定位方法及装置
CN109887028A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津大学 一种基于点云数据配准的无人车辅助定位方法
CN110082779A (zh) * 2019-03-19 2019-08-02 同济大学 一种基于3d激光雷达的车辆位姿定位方法及系统
CN110084272A (zh) * 2019-03-26 2019-08-02 哈尔滨工业大学（深圳） 一种聚类地图创建方法及基于聚类地图和位置描述子匹配的重定位方法
CN111220993A (zh) * 2020-01-14 2020-06-02 长沙智能驾驶研究院有限公司 目标场景定位方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104318551B (zh) * 2014-10-15 2017-07-11 北京理工大学 基于凸包特征检索的高斯混合模型点云配准方法
CN104807460B (zh) * 2015-05-04 2017-10-27 深圳大学 无人机室内定位方法及系统
CN106441242B (zh) * 2016-08-27 2018-10-09 青岛秀山移动测量有限公司 一种基于激光点云与全景影像的交互式测图方法
US10346695B2 (en) * 2017-05-25 2019-07-09 General Motors Llc Method and apparatus for classifying LIDAR data for object detection
CN108256417A (zh) * 2017-12-01 2018-07-06 西安电子科技大学 基于室外场景点云数据处理的违章建筑识别方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2833322A1 (fr) * 2013-07-30 2015-02-04 The Boeing Company Procédé de mouvement stéréo d'extraction d'informations de structure tridimensionnelle (3D) à partir d'une vidéo pour la fusion avec des données de nuage de points en 3D
CN106940186A (zh) * 2017-02-16 2017-07-11 华中科技大学 一种机器人自主定位与导航方法及系统
CN107015238A (zh) * 2017-04-27 2017-08-04 睿舆自动化（上海）有限公司 基于三维激光雷达的无人车自主定位方法
CN109657698A (zh) * 2018-11-20 2019-04-19 同济大学 一种基于点云的磁悬浮轨道障碍物检测方法
CN109887028A (zh) * 2019-01-09 2019-06-14 天津大学 一种基于点云数据配准的无人车辅助定位方法
CN109725329A (zh) * 2019-02-20 2019-05-07 苏州风图智能科技有限公司 一种无人车定位方法及装置
CN110082779A (zh) * 2019-03-19 2019-08-02 同济大学 一种基于3d激光雷达的车辆位姿定位方法及系统
CN110084272A (zh) * 2019-03-26 2019-08-02 哈尔滨工业大学（深圳） 一种聚类地图创建方法及基于聚类地图和位置描述子匹配的重定位方法
CN111220993A (zh) * 2020-01-14 2020-06-02 长沙智能驾驶研究院有限公司 目标场景定位方法、装置、计算机设备和存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220144289A1 (en) * 2020-11-09 2022-05-12 Ayyoub Rezaeian Vehicle center of gravity height detection and vehicle mass detection using light detection and ranging point cloud data
US11702085B2 (en) * 2020-11-09 2023-07-18 Fca Us Llc Vehicle center of gravity height detection and vehicle mass detection using light detection and ranging point cloud data

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