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周彦-高精度实时协作视觉SLAM技术

发布者: / 发布时间:2022-06-13 / 点击量:

成果简介:

  • 同时定位与制图(SLAM)是移动机器人(如AGV、无人机、智能汽车、军用智能装备等)自主移动的核心问题。牵涉到传感器一般包括视觉、激光雷达、微波、红外等,利用各传感器的优势和互补性,高精度实时协作融合SLAM技术在无人驾驶汽车、工业移动机器人、军用无人装备编队、野外协作监测和电网线路管理等领域具有广阔的应用前景。

  • 目前系统应用仍存在着精度低、实时性不够、可靠性差、协作性不强等问题。为此,我们从基础理论出发,取得了一系列的创新成果,使得融合多源或单源条件下的SLAM达到具有较好协作性、高精度以及实时性的优势。

  • 自主研发的新一代“数据融合+集群协作”型SLAM,可改善传统型SLAM应用局限性,促进多智能体分布式学习技术发展,潜在地提高机器人的学习能力和智能化水平。

  • 完成协作语义SLAM,填补机器人SLAM在可靠性、实时性以及缺乏语义信息方面的缺陷,可应用在空间攻防领域。多源信息融合具有数据表征能力强、数据互补特性,可应用在车联网和机器人自主导航等领域。相关技术成果已在航天探测星球车等领域得到应用。

成果展示:

SLAM机器人系统

多源信息语义SLAM系统

道路场景感知示例

                                                                                             

技术指标:

序号

指标名称

参数

1

地图重建精度

<20cm

2

实时定位精度

<5cm

3

输入信号分辨率

≥720p

4

输入信号处理速度

≥20fps

成果成熟度:

小试、中试阶段

拥有知识产权情况:

序号

专利号

专利名称

状态

1

201510260753.0

基于位置指纹的轴向解耦室内定位方法

授权

2

202111086495.0

一种自动驾驶场景语义分割方法、电子设备及可读介质

公开

3

202111061549.8

自动驾驶场景下基于改进faster-RCNN的小目标检测方法

公开

4

202011128413.X

基于深度学习的并行多尺度注意力机制语义分割方法及装置

公开

5

201811440153.2

一种基于特征图统计特征的深度神经网络模型裁剪方法

公开

转化方式:

技术入股、技术转让等

预期市场分析:

  • 利用协作融合SLAM技术,让AGV搬运机器人成为一种实时感应、安全识别、多重避障、智能决策等多功能的新型智能工业设备,可大幅度地降低人工成本,且最大限度地协调配合,在有限的时间和空间内最大限度地提升工作效率和质量。

  • 该系统可用于规避智能汽车或机器人的自主导航,实现智能路径规划。通过SLAM技术,提高智能汽车的环境感知能力,有利于自动驾驶技术的成熟落地;可提高家用机器人的智能化水平,从而更好地适应家庭环境,打造更为优质的智能体验。

  • 该技术和装备可用于协同作战、无人机编队、搜索及救援人员野外实时监测等,为国防科技发展提供技术支撑,具有重要的军事战略意义。发展无人机机载高精度SLAM技术及相关装备,更可以扩展野外搜救、地理测绘的效率和准度,推进高效益的军民深度融合。

  • 该成果已与航天八院上海航天控制技术研究所、航天九院七七一研究所等单位开展深度合作,现阶段处于中试阶段。

团队情况:

研发团队:

周彦、蔡成林、王冬丽、李鹏、陈洋卓

项目联系人:

周彦

联系电话:

15200377751

电子邮箱:

yanzhou@xtu.edu.cn