针对停车场视觉建图的回环检测方法对目标级别的语义信息关注较少、在长时间大范围的建图过程中地图一致性与持久性较差的问题,设计了一种语义回环检测算法。该算法基于语义实例,使用图匹配方法找到回环帧并进行帧间位姿估计,生成回环...针对停车场视觉建图的回环检测方法对目标级别的语义信息关注较少、在长时间大范围的建图过程中地图一致性与持久性较差的问题,设计了一种语义回环检测算法。该算法基于语义实例,使用图匹配方法找到回环帧并进行帧间位姿估计,生成回环约束。在同准确率下,该回环检测算法的召回率均高于基于ORB(oriented fast and rotate brief)描述子和词袋法的回环检测方案。在停车场建图与定位试验中,建图轨迹与轨迹真值的绝对误差均小于1 m,定位误差均小于0.3 m,满足对应的技术要求。试验结果表明,本文提出的语义回环检测算法的回环检测性能优于传统回环检测算法,适用于停车场视觉建图任务。展开更多
自主泊车系统是智能汽车领域的研究热点,但其缺少系统性测试评价方法的研究。针对这一问题:首先,提出了基于ALFUS(Autonomy Levels for Unmanned System)框架思想的测试用例构建体系,结合对由泊车事故数据、实际泊车场景数据构成的实际...自主泊车系统是智能汽车领域的研究热点,但其缺少系统性测试评价方法的研究。针对这一问题:首先,提出了基于ALFUS(Autonomy Levels for Unmanned System)框架思想的测试用例构建体系,结合对由泊车事故数据、实际泊车场景数据构成的实际数据以及包含传感器工作原理和泊车过程的自主泊车系统工作原理的分析,生成了自主泊车系统测试环境元素集合、测试任务元素集合、两级测试时空顺序,并通过对三者进行整合得到了自主泊车系统测试用例集;其次,提出了以环境类型、任务类型进行划分的自主泊车系统三级四类分级测试方法,并在此基础上结合模糊综合评价法得到了基于自主泊车系统测试用例集的测试评价方法;然后,利用乔哈里视窗理论建立了自主泊车系统测试评价结果分析矩阵,实现了从智能汽车自主泊车系统性能局限、测试方法局限两方面对测试评价结果的分析;最后,考虑现有自主泊车系统技术条件,选用不同型号的具备自主泊车系统的智能汽车进行实车试验,对上述测试方法进行了实践,并分析获得了自主泊车系统功能及性能方面的改进意见。试验结果表明:所提智能汽车自主泊车系统测试方法不仅可对测试对象的性能提出改进建议,也能验证测试方法本身的完善性,并证明了该测试方法对于现阶段自主泊车系统的有效性。展开更多
文摘针对停车场视觉建图的回环检测方法对目标级别的语义信息关注较少、在长时间大范围的建图过程中地图一致性与持久性较差的问题,设计了一种语义回环检测算法。该算法基于语义实例,使用图匹配方法找到回环帧并进行帧间位姿估计,生成回环约束。在同准确率下,该回环检测算法的召回率均高于基于ORB(oriented fast and rotate brief)描述子和词袋法的回环检测方案。在停车场建图与定位试验中,建图轨迹与轨迹真值的绝对误差均小于1 m,定位误差均小于0.3 m,满足对应的技术要求。试验结果表明,本文提出的语义回环检测算法的回环检测性能优于传统回环检测算法,适用于停车场视觉建图任务。
文摘自主泊车系统是智能汽车领域的研究热点,但其缺少系统性测试评价方法的研究。针对这一问题:首先,提出了基于ALFUS(Autonomy Levels for Unmanned System)框架思想的测试用例构建体系,结合对由泊车事故数据、实际泊车场景数据构成的实际数据以及包含传感器工作原理和泊车过程的自主泊车系统工作原理的分析,生成了自主泊车系统测试环境元素集合、测试任务元素集合、两级测试时空顺序,并通过对三者进行整合得到了自主泊车系统测试用例集;其次,提出了以环境类型、任务类型进行划分的自主泊车系统三级四类分级测试方法,并在此基础上结合模糊综合评价法得到了基于自主泊车系统测试用例集的测试评价方法;然后,利用乔哈里视窗理论建立了自主泊车系统测试评价结果分析矩阵,实现了从智能汽车自主泊车系统性能局限、测试方法局限两方面对测试评价结果的分析;最后,考虑现有自主泊车系统技术条件,选用不同型号的具备自主泊车系统的智能汽车进行实车试验,对上述测试方法进行了实践,并分析获得了自主泊车系统功能及性能方面的改进意见。试验结果表明:所提智能汽车自主泊车系统测试方法不仅可对测试对象的性能提出改进建议,也能验证测试方法本身的完善性,并证明了该测试方法对于现阶段自主泊车系统的有效性。
