胡钊政
- 作品数：155 被引量：254H指数：9
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信机械工程更多>>
- 基于车载环视图像的智能车定位方法、系统及存储介质
- 本发明公开一种基于车载环视图像的智能车定位方法、系统及存储介质，属于智能车定位技术领域，解决了现有技术中智能车定位精度低、鲁棒性差的技术问题。一种基于车载环视图像的智能车定位方法，通过车载环视相机获取鱼眼图像，得到环视图...
- 胡钊政李飞彭超陈佳良朱云涛
- 基于时空补偿的车载环视图像拼接装置
- 本发明公开了一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，包括：图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机...
- 胡钊政周哲肖汉彪刘佳蕙陶倩文
- 文献传递
- 一种基于5G通信网络的大范围场景路侧设备集群
- 本实用新型公开了一种基于5G通信网络的大范围场景路侧设备集群，该设备集群包括：多个路侧设备和一个边缘计算模块；路侧设备包括：激光雷达、路侧计算单元、第一路由器以及支撑柱杆；支撑柱杆顶部设有顶部平台，激光雷达安装在顶部平台...
- 胡钊政陈琪莉李娜陶倩文
- 面向车-路-图协同的分布式自动驾驶仿真平台架构及应用
- 2024年
- 为解决车路图协同仿真环境下的单机式测试平台效率低下、系统可扩展性不足的问题,本文提出了一种面向车-路-图协同的分布式自动驾驶仿真平台架构,并将该平台命名为VIMS(vehicle-infrastructure-map system)。VIMS平台以CARLA作为虚拟仿真引擎,通过引入真实高精地图,接入驾驶模拟器、信号机等硬件在环设备,形成了虚实结合的交通场景;考虑功能的交互作用,VIMS平台分为主世界、智能车、智能路侧和高精地图4个模块,采用ROS分布式架构实现模块内部的相对独立和模块间的互联互通;考虑到平台的计算可靠性与可用性,采用分布式计算实现4个模块间的独立计算。通过车道保持和车路图协同定位算法为例进行应用验证,通过平台实现了数据采集、传输和算法的验证测试与评价,结果表明,本文所提出的平台可以实现车、路、图协作的实时仿真,保证模块的有机运行,系统架构可扩展性高。
- 张佳楠胡钊政孟杰胡华桦左洁
- 关键词：车路协同自动驾驶
- 一种水面目标的测量方法
- 本发明一种水面目标的测量方法，涉及计算机视觉的三维测量，是利用带有校平的标定装置来确定参考平面与水面平行，根据摄像机的成像原理以及单视图计算机视觉理论，推导出一种水面目标的测量方法，步骤是：配置用于水面目标测量的设备、确...
- 胡钊政张兰柏东芳赵斌夏克文刘国忠李冰
- 文献传递
- “道路指纹”关键技术及其在智能车路系统中的应用被引量：2
- 2020年
- 针对智能网联汽车与车路协同系统中的高精度定位核心技术问题,提出了“道路指纹”的概念与表征模型,并在“道路指纹”的基础上提出了面向智能车路系统的高精度定位方法。“道路指纹”是通过车载传感器数据提取的高稳定性与高辨识度的道路场景特征信息。在“道路指纹”表征模型中,分别从表征的唯一性、计算的快速性、特征的稳定性以及表征的精准性等4个方面完成建模工作。其中,针对表征唯一性需求,提出基于多视角(包括俯视、前视、侧视等)与多传感器的表征方法;针对计算快速性要求,提出了全局特征与语义特征的表征方法;还提出基于深度卷积神经网络(D-CNN)的深度学习特征提取方法,大幅度提高特征表征的鲁棒性;最后,通过提取路面的局部特征,实现特征的精准性(亚像素精度)表征。通过对上述特征进行层次化组织,完成“道路指纹”的表征建模。通过对道路上各个节点进行“道路指纹”计算与建模,并同步获取节点的传感器位姿、场景结构信息,完成道路指纹库构建工作。在定位过程中,首先通过车载传感器获取的数据实时完成“道路指纹”计算,然后通过匹配道路指纹库,完成车辆的高精度位置计算。在开发的“道路指纹”技术基础上,分别从视觉道路指纹定位、LiDAR道路指纹定位以及道路资产管理等3个应用案例给出了该技术的应用前景。所提出的“道路指纹”技术,为解决智能车路系统中的高精度定位问题,特别是卫星信号盲区下的高精度定位问题,提供了一种新的解决思路。
- 胡钊政陶倩文黄刚王相龙
- 关键词：智能车路系统特征提取
- 融合激光雷达与双层地图模型的智能车定位被引量：2
- 2022年
- 为提高智能车定位精度,提出了一种融合激光雷达与双层地图模型的智能车定位方法。该双层地图模型在车道图层基础上,增加基于激光点云的稀疏特征图层。稀疏特征地图由车辆位姿、2D强度特征和3D特征3部分组成,可为智能车定位提供精确的位置参考,以有效降低累积定位误差。此外,本文利用激光雷达强度信息提取车道线,为智能车定位提供高精度的、线性的横向位置约束。在定位过程中,引入Kalman滤波框架完成激光雷达与双层地图之间的有效融合。其中,状态预测过程利用车辆的运动约束构建短时间匀速运动模型,观测变量包括激光里程计定位结果、基于车道图层的横向位置约束和基于稀疏特征图层的定位结果。为了验证本文算法的有效性,在校园和城市道路环境下进行了测试。结果表明:本文提出的融合定位算法能在不同环境中将现有定位方法的定位误差降低40%~60%,定位相对误差小于0.3%。
- 邓泽武胡钊政胡钊政周哲彭超
- 关键词：智能车点云处理卡尔曼滤波
- 基于LiDAR场景建模的智能车路径规划被引量：3
- 2020年
- 针对智能车路径规划问题,研究了基于激光雷达(LiDAR)数据的智能车驾驶场景建模方法,采集待建模场景的三维激光雷达点云数据,通过点云分割处理,去除车辆行驶道路上的点云,然后将三维点云进行俯视投影,实现二维栅格地图建模;从搜索邻域和搜索方向2个方面对传统A*算法进行改进:根据当前节点附近障碍物的分布情况,自适应地选择4邻域或8邻域搜索策略,在此基础上研究了一种自适应搜索方向A*算法,所提出的算法将搜索方向缩小至3个,根据路径规划终点相对起点的方向,确定算法的搜索方向。仿真实验表明,相较于传统A*算法(4邻域搜索),所提出的算法在规划的路径长度方面降低了约15.5%,在计算时间上降低约38.2%;对比传统A*算法(8邻域搜索),所提出的算法在计算时间上降低约47.2%,在规划路径长度和计算时间上,所提出的算法明显优于传统算法。
- 王志强胡钊政胡钊政陶倩文
- 关键词：智能交通智能车路径规划
- 基于Wi-Vi指纹的智能手机室内定位方法被引量：7
- 2020年
- 室内定位是近些年国内外研究的热点,但是目前的室内定位技术在适用性、稳定性和推广性方面仍然存在诸多问题.针对目前室内定位技术的不足,面向公共室内场景的人员自定位问题,本文创新性地提出以室内广泛存在、均匀分布的消防安全出口标志为路标(Landmark),提出以Wi-Vi指纹-WiFi与视觉(Vision)信息相融合的指纹,为位置表征的多尺度定位方法.该方法首先利用室内广泛存在的WiFi无线信号进行粗定位,缩小定位范围;然后在WiFi定位的基础上通过视觉全局和局部特征匹配实现图像级定位和验证;最后参考消防安全出口标志的空间坐标精确计算用户的位置信息.实验中,通过市面上流行的不同型号智能手机在12 000平米办公楼和4万平米商场分别进行实地定位测试.测试结果表明:该方法可以达到实时定位的要求,图像级定位准确率均在97%以上,平均定位误差均在0.5米以下.本文所提出的基于Wi-Vi指纹智能手机定位方法为高精度室内定位问题建议了一种新的解决思路.
- 黄刚胡钊政蔡浩陶倩文李祎承
- 关键词：视觉定位
- 一种基于高精度三维地图的视觉定位系统及方法
- 本发明公开了一种基于高精度三维地图的视觉定位系统及方法，该系统包括：数据采集模块，用于采集当前位置的图像数据和GNSS数据；采集辅助模块，用于数据传输；电源模块，用于为系统模块供电；数据处理模块，用于存储视觉地图信息，处...
- 胡钊政陶倩文李祎承胡月志穆孟超王相龙
