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基于时空补偿的车载环视图像拼接装置: 本发明公开了一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，包括：图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机...; 胡钊政周哲肖汉彪刘佳蕙陶倩文; 文献传递

融合激光雷达与双层地图模型的智能车定位被引量：2: 2022年; 为提高智能车定位精度,提出了一种融合激光雷达与双层地图模型的智能车定位方法。该双层地图模型在车道图层基础上,增加基于激光点云的稀疏特征图层。稀疏特征地图由车辆位姿、2D强度特征和3D特征3部分组成,可为智能车定位提供精确的位置参考,以有效降低累积定位误差。此外,本文利用激光雷达强度信息提取车道线,为智能车定位提供高精度的、线性的横向位置约束。在定位过程中,引入Kalman滤波框架完成激光雷达与双层地图之间的有效融合。其中,状态预测过程利用车辆的运动约束构建短时间匀速运动模型,观测变量包括激光里程计定位结果、基于车道图层的横向位置约束和基于稀疏特征图层的定位结果。为了验证本文算法的有效性,在校园和城市道路环境下进行了测试。结果表明:本文提出的融合定位算法能在不同环境中将现有定位方法的定位误差降低40%~60%,定位相对误差小于0.3%。; 邓泽武胡钊政胡钊政周哲彭超; 关键词：智能车点云处理卡尔曼滤波

基于二阶隐马尔科夫模型的智能车视觉定位方法及装置: 本发明涉及室内定位技术领域，公开了一种基于二阶隐马尔科夫模型的智能车视觉定位方法，包括以下步骤：将待定位场景离散为连续的节点，获取车辆在每一节点位置处采集的节点图像，结合每一节点图像的视觉信息、3D信息以及轨迹信息建立视...; 胡钊政周哲陶倩文王志强彭超; 文献传递

我国交通运输物流市场运行机制研究: 现代物流是一个通过不同的经济活动(如计划、控制与实施),对资源从原产地到最终消费者的有关选址、移动和存储业务进行的优化过程.其实质是货物的有效流动,而这恰恰是运输的基本功能.因此,可以说物流实际上是对运输概念的一种延伸,...; 周哲; 关键词：宏观调控市场准入; 文献传递

一种基于车载环视图像与毫米波雷达融合的室内高精地图表征方法: 本发明公开了一种基于车载环视图像与毫米波雷达融合的室内高精地图表征方法，包括以下步骤：1)通过车载摄像机采集环视图像数据；2)对四路摄像机捕获的图像进行矫正，然后将矫正后的图像拼接为一幅特征图像；3)对拼接的特征图像进行...; 胡钊政周哲陶倩文肖汉彪刘佳蕙; 文献传递

基于车载环视图像与毫米波雷达融合的智能车定位方法: 本发明公开了一种基于车载环视图像与毫米波雷达融合的智能车定位方法，包括以下步骤：1)通过车载装置采集GPS信息、车载环视图像、毫米波雷达数据和UWB数据，并根据采集的数据生成高精度地图；2)根据待定位车辆采集的GPS数据...; 胡钊政周哲陶倩文肖汉彪刘佳蕙

基于时空补偿的车载环视图像拼接装置: 本发明公开了一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，包括：图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机...; 胡钊政周哲肖汉彪刘佳蕙陶倩文

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法被引量：2: 2022年; 本文中针对视觉地图匹配问题,将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题,并提出基于2阶隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的视觉地图匹配方法。在该模型中,状态变量被定义为高精度视觉地图节点,查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中,引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模,与传统的1阶HMM相比,可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系,并从匹配的汉明距离建立发射概率模型,可有效提高地图匹配的效率。最后,通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能,分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明:2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息,提高匹配的稳定性和精确度,算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。; 周哲胡钊政王志强肖汉彪; 关键词：智能车视觉定位

一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法: 本发明公开了一种基于车载环视图像的高精视觉地图构建和定位方法，该方法包括以下步骤：1)通过车载摄像机采集环视图像数据；2)将前、后、左、右四路摄像机捕获的图像进行矫正，然后将矫正后的图像拼接为一幅特征图像；3)提取拼接后...; 胡钊政周哲陶倩文肖汉彪刘佳蕙

基于规划路径约束的机器人定位方法被引量：1: 2022年; 路径规划是为机器人生成可行驶路径以实现循迹的过程。因此,机器人的位置应该位于或靠近规划的行驶路径。从而,路径规划可为机器人定位产生重要的约束。该文提出一种规划路径约束的位置概率图(PILPM)模型,该模型通过概率来表征机器人在整个地图范围内所处的位置的可能性。其中,模型中概率密度函数是通过核密度估计(KDE)方法从表征规划路径的所有数据点生成。在所提出的PI-LPM模型基础上,提出一种规划路径约束的机器人定位新算法(RL-PPC)来提高机器人定位精度。在该方法中,应用粒子滤波算法来融合所提出的PI-LPM模型和已有的传感器定位方法。融合过程中,从PI-LPM模型中计算得到的概率是分配粒子权重的一个重要因素。实验中分别利用仿真数据和真实数据对所提出的模型与算法进行验证。实验结果表明,所提RLPPC算法可有效融合PI-LPM模型与主流的定位系统(如GPS和LiDAR定位系统),并显著提高机器人定位的整体性能。; 胡钊政胡钊政周哲周哲; 关键词：机器人定位概率图模型路径规划核密度估计粒子滤波

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周哲