赵卉菁
- 作品数：29 被引量：33H指数：3
- 供职机构：北京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信兵器科学与技术更多>>
- 基于三维激光雷达的越野路面提取方法
- 本发明提供了一种基于三维激光雷达的越野路面提取方法，属于图像识别技术领域。包括将激光雷达获取的连续多帧的三维激光点云数据叠加后，投影到俯视图中得到路面高程图；利用深度卷积神经网络对路面高程图进行特征提取，得到路面高程图的...
- 高飙潘彦成徐安然赵卉菁
- 地表属性分类数据集构建方法及系统
- 本发明提供一种地表属性分类数据集构建方法及系统，属于自动驾驶技术领域，利用在复杂真实环境中无人平台连续运动，同步采集无人平台的机体感知数据与环境感知数据；利用无人平台位置姿态与传感器几何参数，为每一段机体感知数据自动关联...
- 赵卉菁谢睿周昊天李鸿泽周武根查红彬
- 无人平台的多模态融合定位方法
- 本发明提供了一种无人平台的多模态融合定位方法。该方法包括：在无人平台中搭载多个定位系统，分别学习出每个定位系统的用于描述误差模型的神经网络参数，根据所述神经网络参数得到用以输出定位算法的误差信息矩阵，基于各个定位系统的信...
- 鞠孝亮赵卉菁
- 视觉地表属性分类预测模型训练方法及系统
- 本发明提供一种视觉地表属性分类预测模型训练方法及系统，属于自动驾驶技术领域，获取训练数据；基于训练数据对视觉地表属性分类预测模型进行训练，其中，视觉地表属性分类预测模型包括视觉模块、机体感知模块和分类网络；视觉模块的输入...
- 赵卉菁谢睿周昊天李鸿泽
- 从长期人类历史驾驶数据中分割车道变换行为数据的自动方法
- 本发明涉及一种用于获取车道变换数据的装置，该装置包括：获取模块，用于从表示车辆的转向角随时间变化的转向角数据中，获取有可能指示车辆变换车道的转向角数据段；计算模块，用于计算所获取的转向角数据段的特征值；检测模块，用于基于...
- 姚问赵卉菁
- 基于道路结构特征的智能车单目视觉定位被引量：14
- 2017年
- 高精度定位是实现自动驾驶的关键.在城市密集区域,全球定位系统(Global positioning system,GPS)等卫星定位系统受到遮挡、干扰、多路径反射等影响,无法保障自动驾驶所需的定位精度.视觉定位技术通过图像特征匹配进行位置估计,被广泛研究.然而传统基于特征点的方法容易受到移动目标的干扰,在高动态交通场景中的应用面临挑战.在结构化道路场景中,车道等线特征普遍存在,为人类驾驶员的视觉理解与决策提供重要线索.受该思路的启发,本文利用场景中的三垂线和点特征构建道路结构特征(Road structural feature,RSF),并在此基础上提出一个基于道路结构特征的单目视觉定位算法.本文利用在北京市区的典型路口、路段、街道等场所采集的车载视频数据进行实验验证,以同步采集的高精度GPS惯性导航组合定位系统数据为参照,与传统视觉定位算法进行比较.结果表明,本文算法在朝向估计上明显优于传统算法,对环境中的动态干扰有更高的鲁棒性.在卫星信号易受干扰的区域,可以有效地弥补GPS等定位系统的不足,为满足自动驾驶所需的车道级定位要求提供重要的技术手段.
- 俞毓锋赵卉菁崔锦实査红彬
- 关键词：视觉定位
- 一种采用激光扫描的行人前进方向判断方法
- 本发明提供了一种采用激光扫描的行人前进方向判断方法：包括分别对行人前进方向上的两个平行断面进行激光扫描，得到第一和第二激光扫描数据；根据第一激光扫描数据和第二激光扫描数据来确定行人的前进方向。本发明能快速有效地判断出行人...
- 赵卉菁周双全沙杰刘成英马爱民黄华张志平夏曙东
- 基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统
- 本发明公开了基于多激光扫描仪的数据融合方法及系统。方法包括：预先定义移动目标的平面轮廓模型；对于每帧扫描数据，对该帧数据中的激光点进行聚类；在不同激光扫描仪所获得的所有聚类中，对于相互距离在预设值内的每组聚类，若该组聚类...
- 赵卉菁柴崎亮介
- 一种基于多模态传感器数据自动获取车辆训练样本方法
- 一种基于多模态传感器数据自动获取车辆训练样本方法，基于激光、定位数据的车辆检测步骤：根据激光数据的距离、角度和激光传感器标定参数，得到相对于数据采集车辆的二维坐标，以描述物体水平的轮廓信息；通过形状的分析，以及移动物体的...
- 王超赵卉菁
- 基于相机与摇摆激光雷达融合的非结构化环境定位被引量：15
- 2019年
- 定位是机器人导航的关键问题,在缺乏结构信息的室外非结构化环境下,精确的三维定位面临更大挑战.本文提出一种基于相机与摇摆激光雷达融合的定位算法,重点解决在光照,地面起伏等因素影响下的机器人定位问题.本文结合激光雷达的深度信息和图像的颜色纹理信息,构建在时序帧间的特征点匹配关系;引入一种置信度评价方法,结合系统误差、数据关联、物体遮挡、特征跟踪等因素对特征点及其匹配关系进行评估,减少低质量特征的影响;最终将定位问题转化为特征点对的加权重投影误差优化问题予以解决.本文利用小型轮式移动机器人在越野和公园等典型非结构化环境下进行数据采集和实验验证.实验结果表明,与前沿的视觉定位算法相比,本文算法可有效提高在非结构化环境中的定位精度.
- 俞毓锋赵卉菁
- 关键词：激光雷达多传感器融合机器人定位非结构化环境
