苏州轻棹科技有限公司李经纬获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114663478B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210296969.2,技术领域涉及:G06T7/277;该发明授权一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法是由李经纬;赵政;游嘉伟;柯岩;张雨设计研发完成,并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法在说明书摘要公布了:本发明实施例涉及一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法,所述方法包括:在初始时刻t,获取当前时刻的横向与纵向速度分量;并获取当前时刻的点云帧数据记为第一帧点云;对第一帧点云进行目标识别和地面投影处理,并在其地面投影图像上对各个目标匹配的参考点进行提取生成对应的参考点集合;确定各个参考点在时刻t的第一状态向量;对后续任意时刻t+j,使用卡尔曼滤波器根据各个参考点在前一时刻的第一状态向量进行预测;根据各个目标对应的所有参考点的观测位置坐标和第一参考点概率,对当前目标在时刻t+j的锚点位置进行估计。
本发明授权一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法在权利要求书中公布了:1.一种根据多参考点预测信息估计锚点位置的方法,其特征在于,所述方法包括: 在初始时刻t,获取当前时刻的横向与纵向速度分量记为横向分量vx和纵向分量vy;并获取当前时刻的点云帧数据记为第一帧点云Dt; 对所述第一帧点云Dt进行目标识别和地面投影处理,并在其地面投影图像上对各个目标匹配的参考点进行提取生成对应的参考点集合;所述参考点集合包括多个参考点Pi,所述参考点Pi的位置坐标为xi,t,yi,t,1≤i≤n,n为参考点总数; 确定各个所述参考点Pi在时刻t的第一状态向量Ai,t为[xi,t,yi,t,vx,vy]T; 对后续任意时刻t+j,使用卡尔曼滤波器根据各个所述参考点Pi在前一时刻的第一状态向量Ai,t+j-1进行预测得到对应的第一状态向量Ai,t+j、第一观测向量Bi,t+j和第一参考点概率ri,t+j;所述第一观测向量Bi,t+j为所述参考点Pi在时刻t+j的观测位置坐标xi,t+j,yi,t+j;1≤j; 根据各个目标对应的所有所述参考点Pi的所述观测位置坐标xi,t+j,yi,t+j和所述第一参考点概率ri,t+j,对当前目标在时刻t+j的锚点位置进行估计得到对应的锚点位置坐标Mxt+j,Myt+j; 在得到各个目标未来指定时段内的多个所述锚点位置坐标之后,按时间先后顺序对各个所述锚点位置坐标进行坐标连接从而得到对应的预测轨迹; 其中,所述对所述第一帧点云Dt进行目标识别和地面投影处理,并在其地面投影图像上对各个目标匹配的参考点进行提取生成对应的参考点集合,具体包括: 对所述第一帧点云Dt进行目标识别得到对应的一个或多个第一目标;所述第一目标包括一个点云目标识别框和一个点云目标质心点; 对所述第一帧点云Dt向地面做投影得到对应的第一投影图; 在所述第一投影图上,将各个所述点云目标识别框的二维投影框记为对应的第一识别框,并将所述第一识别框的四个顶点记为对应的第一、第二、第三和第四顶点;并在所述第一投影图上,将各个所述点云目标质心点的投影点记为对应的第一质心点;并在所述第一投影图上,对各个所述第一目标的投影边缘点进行顺次连接生成对应的第一目标多边形,并将所述第一目标多边形的中心点记为对应的第一中心点;并将所述第一投影图上,对应同一个所述第一目标的所述第一、第二、第三和第四顶点、所述第一质心点和所述第一中心点都视为与当前第一目标匹配的参考点,并由所有匹配参考点组成对应的所述参考点集合; 所述根据各个目标对应的所有所述参考点Pi的所述观测位置坐标xi,t+j,yi,t+j和所述第一参考点概率ri,t+j,对当前目标在时刻t+j的锚点位置进行估计得到对应的锚点位置坐标Mxt+j,Myt+j,具体包括: 对与当前目标对应的n个所述第一参考点概率ri,t+j进行归一化处理,得到n个归一化概率ωi,t+j,根据与当前目标对应的n个所述参考点Pi的所述观测位置坐标xi,t+j,yi,t+j和所述归一化概率ωi,t+j,对当前目标在时刻t+j的锚点位置进行计算得到对应的所述锚点位置坐标Mxt+j,Myt+j;其中, 所述第一参考点概率ri,t+j为所述参考点P在时刻t+j的预测位置概率,所述第一参考点概率ri,t+j基于卡尔曼滤波器的协方差矩阵以及二维正态分布概率密度函数计算得到。
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