[发明专利]一种基于数据挖掘的地理环境特征地图构建与导航方法有效
申请号: | 201310276341.7 | 申请日: | 2013-07-03 |
公开(公告)号: | CN103389103A | 公开(公告)日: | 2013-11-13 |
发明(设计)人: | 彭佳;王美玲;杨毅;张毅;杨强荣 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G09B29/00 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 高燕燕;仇蕾安 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于数据挖掘的地理环境地图构建与导航方法,属于自动控制领域。该方法流程如下:首先使用当前时刻平台周围环境的3D激光点云以及全景图像进行处理并匹配,获得平台周围环境中各物体的特征向量;然后将各物体的特征向量输入至神经网络,神经网络对特征向量归类并输出特征环境模型;再依据特征环境模型建立当前时刻局部地图或更新已有局部地图;最后根据平台的当前时刻的位置以及预测的下一时刻的位置,按照局部地图选择路线行驶;若平台未达到最终目标,则重复本流程;若已达到最终目标则该流程结束,最终的局部地图为全局地图。本方法适用于地面无人移动平台的地理环境地图构建与导航。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 挖掘 地理环境 特征 地图 构建 导航 方法 | ||
【主权项】:
一种基于数据挖掘的地理环境地图构建与导航方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一、获取当前时刻地面无人移动平台周围环境的3D激光点云以及全景图像;步骤二、对3D激光点云和全景图像进行处理并匹配,获得地面无人移动平台周围环境中各物体的特征向量,所述特征向量同时包含3D激光点云和全景图像所表征的物体特征;步骤三、将步骤二中得到的每一物体的特征向量均输入至神经网络,神经网络将所有的物体的特征向量进行归类,最终输出特征环境模型;步骤四、依据特征环境模型建立当前时刻局部地图,若当前时刻已有局部地图,则将已有局部地图与特征环境模型进行匹配,判断若特征环境模型中具有与局部地图不匹配的环境特征,按照特征环境模型更新该局部地图;步骤五、根据地面无人移动平台的当前时刻的位置以及预测的下一时刻的位置,按照此时的局部地图选择合适的路线进行行驶;步骤六、经过上述五个步骤之后,对地面无人移动平台进行位置评估,判断地面无人移动平台是否达到最终目标,若未达到最终目标,则返回步骤一;若已达到最终目标则该流程结束,最终的局部地图为全局地图。
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