面状实体增量融合过程中拓扑冲突检测及一致性维护方法研究

针对目前面状实体增量融合过程中存在的拓扑冲突检测及一致性维护方法局限性强、通用性及效率较低、拓扑差异识别不准确等问题,提出了一种新的基于空间关系模型的拓扑一致性检测及维护方法。该方法在面状增量实体的基础上,设计了包括定性的面状实体拓扑关系类型、定量的位置特征及部分拓扑关系的集成空间关系表达模型,以最新版本数据库中面状增量实体的拓扑关系为冲突检测标准,设计并实现了顾及几何一致性的面状实体拓扑冲突自动检测和一致性维护算法。实验结果表明,该算法精度可达到90%左右,可很好地完成增量融合过程中的冲突检测及拓扑一致性维护工作,针对性强,适用性高。

低频轨迹数据的多时相增量式道路提取方法

针对目前利用低频时空轨迹数据进行道路提取与更新,难以同时满足提取精度和算法效率要求的问题,该文提出一种基于低频轨迹数据的多时相增量式道路提取方法。首先,将原始轨迹数据分割为多个时相轨迹序列,并利用栅格化法得到多个时相的初始道路中心线;接着,采用吸引力模型纠正初始道路中心线的位置偏差,再通过k-segment主曲线算法拟合得到最终道路中心线,构建道路骨架地图;最后,统计与道路中心线关联的轨迹位置与方向信息,进一步挖掘道路宽度与单双向通行规则等交通语义信息,丰富道路骨架地图。实验结果表明,基于多时相轨迹分别提取与增量融合的方式,可有效发现道路网的时空变化规律,获得较高的道路检测概率与信息提取准确率,同时避免对全时段轨迹直接处理的复杂运算量。

具有全局速度约束的惯性/编码器/视觉/激光融合定位方法:IEVL-Fusion

针对卫星拒止环境中移动机器人高精度定位需求,提出一种基于误差状态扩展卡尔曼滤波(ES-EKF)的激光定位子系统/视觉定位子系统/全局速度测量子系统松耦合融合定位方法,并设计了一个误差低漂移的组合定位系统。首先,根据向量加法和矩阵乘法对系统状态的误差进行最小表示,建立误差形式的卡尔曼滤波模型,以误差状态的最优估计对系统状态的估计值进行补偿。然后,针对激光和视觉定位子系统位姿不确定度未知的问题,将位姿输出依时间戳转化为位姿增量,并建立位姿增量观测模型。其次,针对组合定位系统缺少全局速度约束的问题,利用姿态航向参考系统(AHRS)和正向运动学模型构建全局速度测量子系统,并建立全局速度观测模型。最后,在街道和野外两个场景中进行测试,本文算法的相对定位误差小于0.4%,相较于仅受局部速度约束的EKF和ES-EKF融合定位算法降低了约40%。实验结果表明,所提出的算法有效提升了定位系统的精度。