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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种耦合深度学习与物理优化的4D毫米波雷达自监督里程计方法，包括：采用基于PointTransformer的多层级特征提取网络，一方面从关联点云对中提取两帧点云对应的特征信息，另一方面从关联点云对中的前一帧的点云中提取上下文特征信息；根据两帧点云对应的特征信息，计算点云关联场；基于上下文特征和点云关联场，通过迭代优化模块更新关联点云对之间的位姿变换，并构建自监督信号，完成里程计网络的训练；在推理阶段，将待测试序列的点云数据输入里程计网络，初始化处理后依次计算各相邻帧的位姿变换，获得整个待测试序列对应的定位轨迹。与现有技术相比，本发明能有效提取稀疏嘈杂的4D毫米波雷达点云特征，获得良好的里程计性能。
主权项：1.一种耦合深度学习与物理优化的4D毫米波雷达自监督里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在训练阶段，采用基于PointTransformer的多层级特征提取网络，一方面从关联点云对中提取两帧点云对应的特征信息，另一方面从关联点云对中的前一帧的点云中提取上下文特征信息；S2、根据两帧点云对应的特征信息，计算点云关联场；S3、基于上下文特征和点云关联场，通过迭代优化模块，更新关联点云对之间的位姿变换，并根据每次迭代输出的位姿变换构建自监督信号，完成里程计网络的训练；S4、在推理阶段，将待测试序列的点云数据输入里程计网络，初始化处理后依次计算各相邻帧的位姿变换，获得整个待测试序列对应的定位轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种耦合深度学习与物理优化的4D毫米波雷达自监督里程计方法
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