福州大学科研团队找到自动驾驶设备“新大脑”

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集微网消息,5月5日,福州大学物理与信息工程学院副研究员李建微、环境与安全工程学院副教授王前锋带领的科研团队,在摄影测量与遥感领域国际顶级期刊《ISPRS摄影测量和遥感杂志》上在线发表论文,他们提出的基于体素和自适应阈值区域生长提取平面特征的点云配准和定位方法,赋予了无人驾驶设备眼睛和大脑,将成为实现自动驾驶的重要技术之一。

据悉,该文章是以福州大学李建微副研究员为第一作者,王前锋副教授为通讯作者。李建微介绍,以无人汽车为代表的自动驾驶设备是当前产业竞争的新焦点,其核心之一便是一种被称“即时定位与构建”的智能技术,是当今人工智能与自动化领域亟待突破的难点之一。其中,点云数据是实现地物三维构建的关键数据源。配准算法多用于相对位姿估计与完整三维环境信息的构建,而定位算法是利用已知环境信息实现感知、规划和控制的基础。现有的点云配准和定位算法涉及大数据运算消耗,以及如何实现与空间精度间的折衷权衡等问题。

该论文以“基于体素平面特征的点云配准与定位”为标题,提出了面向点云特征的高效提取方法,并利用所提取的特征建立了一种点云粗配准框架和全局定位方法,分别用于重建三维环境与确定相对于环境的自身位姿。

据了解,该算法的配准成功率达到96%以上,是领域内目前最好的配准方法之一;并且在定位成功率上有显著提升,超过了91%,可让无人设备实时感知并重建周围环境,确定自身当前位置及姿态。同时该算法具备运算速度快的优势,可为设备提供较强的适应性,在机器人寻路、自动驾驶及增强现实领域具有广阔的应用前景。(校对/小如)

责编: 赵碧莹
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