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無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同三維信息獲取物流運(yùn)輸無(wú)人作戰(zhàn)基礎(chǔ)設(shè)施巡檢公共服務(wù)無(wú)人系統(tǒng)成為推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、深地深空探測(cè)、軍事等應(yīng)用場(chǎng)景的重要力量“中國(guó)將機(jī)器人納入國(guó)家科技創(chuàng)新的優(yōu)先重點(diǎn)領(lǐng)域,推動(dòng)機(jī)器人科技

研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程,使機(jī)器人科技及其產(chǎn)品更好為推動(dòng)發(fā)展、造福人民服務(wù)。

”——習(xí)近平總書(shū)記致世界機(jī)器人大會(huì)的賀信習(xí)近平總書(shū)記了解企業(yè)突破關(guān)鍵核心技術(shù)和推動(dòng)制造業(yè)高端化、

智能化、

綠色化等進(jìn)展情況。

“關(guān)鍵核心技術(shù)要立足自主研發(fā),也歡迎國(guó)際合作。

要加強(qiáng)教育和人才培養(yǎng),夯實(shí)科技自立自強(qiáng)根基。

”——習(xí)近平總書(shū)記視察廣汽研究院習(xí)近平總書(shū)記指出,隨著信息化、工業(yè)化不斷融合,

以機(jī)器人科技為代

表的智能產(chǎn)業(yè)蓬勃興起,成為現(xiàn)時(shí)代科技創(chuàng)新的一個(gè)重要標(biāo)志?!?/p>

“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》新聞發(fā)布會(huì)2023年習(xí)近平總書(shū)記

視察廣汽研究院01

研究背景及意義:重大需求智能駕駛深空探測(cè)無(wú)人系統(tǒng)是第一種集采集與感知、定位與制圖、決策與控制等功能于一體的智能系統(tǒng)。水-陸-空-地下-

深空多類復(fù)雜空間環(huán)境存在多要素耦合、多維度約束的特性

,單一無(wú)人系統(tǒng)難以有效克服復(fù)雜環(huán)境多樣性挑戰(zhàn)。異構(gòu)協(xié)同無(wú)人系統(tǒng)是應(yīng)對(duì)復(fù)雜空間多樣性挑戰(zhàn)的必由之路異構(gòu)協(xié)同多無(wú)人系統(tǒng)平臺(tái)單一無(wú)人系統(tǒng)平臺(tái)視野單一,感知范圍受限,感知能力不足

多視角探測(cè),全面感知、跨域多平臺(tái)協(xié)同01

研究背景及意義:重大需求》》多棲異構(gòu)協(xié)同無(wú)人系統(tǒng)是由多棲平臺(tái)、任務(wù)載荷、控制系統(tǒng)及天-空-地-水信息網(wǎng)絡(luò)等組成的一個(gè)綜合系統(tǒng)多棲異構(gòu)協(xié)同無(wú)人集群具有全面感知、全域響應(yīng)、精準(zhǔn)認(rèn)知、自主協(xié)同、高效機(jī)動(dòng)的

優(yōu)勢(shì)可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)平臺(tái)之間功能的互補(bǔ)、效能的倍增01

研究背景及意義:重大需求多棲異構(gòu)協(xié)同無(wú)人系統(tǒng)智能感知與制圖終端無(wú)人潛航器通訊

鏈路無(wú)人船無(wú)人車無(wú)人機(jī)

無(wú)人化探測(cè)是跨域空間探索的必由途徑,也是國(guó)際研究前沿

GNSS拒止空間高效探測(cè)與制圖是亟需攻克的前沿科學(xué)問(wèn)題和工程技術(shù)難題

面臨全面感知、精準(zhǔn)認(rèn)知與自主協(xié)同等技術(shù)瓶頸MAV集群跨域空間環(huán)境復(fù)雜多變、尺度不一、目標(biāo)眾多,難以實(shí)時(shí)探測(cè)(Nature,2019)(中國(guó)航天,2021)(ScienceRobotics,2022)仿細(xì)胞集群機(jī)器人祝融號(hào)著陸20182020202202學(xué)術(shù)前沿與難題無(wú)人集群探測(cè)研究數(shù)量攀升DARPA

SubT地下挑戰(zhàn)賽NASA

JPL火星洞穴探測(cè)中國(guó)國(guó)際月球科研站無(wú)人駕駛目標(biāo)檢測(cè)由于物體之間的遮擋和LiDAR傳感器掃描角度變化

,

LiDAR無(wú)法獲取完整的目

標(biāo)表面點(diǎn)云?,F(xiàn)有點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測(cè)方法都是通過(guò)強(qiáng)制分類和回歸中心點(diǎn)來(lái)得到檢測(cè)框,而中心點(diǎn)周圍是不存在點(diǎn)云數(shù)據(jù),這限制了現(xiàn)有方法的檢測(cè)精度。面臨挑戰(zhàn)針對(duì)不完整的表面點(diǎn)

云,

CG-SSD方法提出了一種角點(diǎn)檢測(cè)輔

助的3D目標(biāo)檢測(cè)方法。

在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)前,首先檢測(cè)出目標(biāo)的角

點(diǎn)位置,再將角點(diǎn)的

信息附加給網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

的特征并送入檢測(cè)頭

,得到最終的檢測(cè)結(jié)果。提出一種自適應(yīng)的角點(diǎn)分類方法;提出一種角點(diǎn)檢測(cè)輔助模塊,

并且可以作為插件用于其他網(wǎng)絡(luò)中,即插即用。主要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)指標(biāo)

.

取得ONCE數(shù)據(jù)集上單階段單幀點(diǎn)云檢測(cè)精度排名第一.

角點(diǎn)輔助模型可以作為插件的形式助力其他模型提升精度

,精度最高可提升03

全面感知與精準(zhǔn)認(rèn)知:CG-SSD角點(diǎn)監(jiān)督目標(biāo)感知14.23%。技術(shù)路線小目標(biāo)檢測(cè)a)TPH-YOLOb)CC-YOLO結(jié)果c)CC-YOLO熱點(diǎn)圖?提出了一種融合坐標(biāo)和通道信息的注意力機(jī)制

,用于改善尺度、方向改變?cè)斐傻?/p>

定位精度降低。?構(gòu)建了級(jí)聯(lián)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(CC-YOLO)

,在第一級(jí)檢測(cè)感興趣區(qū)域(PC-RoIs)

,在第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)小尺度對(duì)象部件。?場(chǎng)景小目標(biāo)眾多

,遮擋嚴(yán)重

,MaskRCNN

,ViT等方法檢測(cè)效果不佳?視角多變、尺度差異明顯、訓(xùn)練標(biāo)注受限面臨挑戰(zhàn)技術(shù)指標(biāo)

電力場(chǎng)景中,與SOTA(TPH-YOLO)相比,小尺度部件提升6.1%AP,絕緣子爆片類別顯著提升8.9%AP全面感知與精準(zhǔn)認(rèn)知:CC-YOLO空間語(yǔ)義引導(dǎo)的微小目標(biāo)檢測(cè)主要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)路線03(a)

16

線雷達(dá)深度圖(b)超分辨率

128

線深度圖(c)真值

128

線深度圖(d)

殘差圖CG-LSR點(diǎn)云超分辨率結(jié)果(a)

16

線點(diǎn)云

(b)真值

128

線點(diǎn)云(c)超分辨率

128

線點(diǎn)云

(d)

點(diǎn)云精化效果SGSR-Net點(diǎn)云精化結(jié)果.

現(xiàn)有低線數(shù)激光雷達(dá)點(diǎn)云超分辨率深度學(xué)習(xí)方法效果有待提升面臨挑戰(zhàn).現(xiàn)有的從低線數(shù)激光雷達(dá)點(diǎn)云超分辨率研究沒(méi)有考慮場(chǎng)景的幾何語(yǔ)義,從

而導(dǎo)致下游子任務(wù)(如SLAM)的超分辨率點(diǎn)優(yōu)化不足。技術(shù)路線.

CG-LSR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將超分辨率點(diǎn)的MAE降低了12.4%,降至0.177m。.

SGSR-Net的室內(nèi)SLAM(LeGO-LOAM)結(jié)果的絕對(duì)位姿誤差(APE)的均

值和RMSE分別降低了27%和30%,降至0.849m和0.902m03

融合定位與無(wú)偏制圖:SGSR-Net:結(jié)構(gòu)語(yǔ)義引導(dǎo)的MBL點(diǎn)云超分辨率

λmax

λmin

λ1

=

+ελ

1

+

e

h

HflooT+εh

λmax

λmin

λ2

=

+ελ

1

+

e

一h+

H

ceiling

εhλ

h

=max

λ1,

λ2邏輯池化蒙特卡洛

點(diǎn)云精化過(guò)程以上基于SOTA方法:

Simulation-based

LidarSuper-resolutionforGroundVehicles相比

技術(shù)指標(biāo)

主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)云超分辨率網(wǎng)絡(luò)直方圖結(jié)構(gòu)語(yǔ)義提取CG-LSR時(shí)空連續(xù)建圖?

低成本、低線數(shù)的MBL傳感器視角小、點(diǎn)密度低,帶來(lái)退化場(chǎng)景L-SLAM困難?UGV等小型運(yùn)動(dòng)平臺(tái)受地形影響大,位姿動(dòng)態(tài)高,

離散SLAM方法難以適用3D-CSTM提出一種連續(xù)時(shí)

空的SLAM方法,

構(gòu)建統(tǒng)計(jì)誤差向

量?jī)?yōu)化約束橢圓

關(guān)聯(lián)共軛特征篩

選模型

基于樣

條線擬合的連續(xù)時(shí)間-空間非剛性

點(diǎn)云建圖。03

融合定位與無(wú)偏制圖:

3D-CSTM時(shí)空連續(xù)的三維建圖系統(tǒng).

與SOTA方法Lego_LOAM相比

,

3D-CSTM的APE減小27.5%.

3D-CSTM構(gòu)建的點(diǎn)云地圖誤差減小了20%

,

且冗余低面臨挑戰(zhàn)技術(shù)路線

i可觀性特征篩選模型連續(xù)時(shí)空低冗余點(diǎn)云樣條線運(yùn)動(dòng)建模主要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)指標(biāo)?單智能體面對(duì)跨域未知空間,

算力、續(xù)航、通行模式有限。面臨挑戰(zhàn)?當(dāng)前無(wú)人系統(tǒng)智能體間協(xié)同能力弱。?無(wú)人系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)高效任務(wù)協(xié)同優(yōu)化配置。.

在算力、

續(xù)航與通行能力有限條件下,在實(shí)地與仿真未知空間跨域異構(gòu)無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同探索環(huán)境覆蓋度平均優(yōu)于85%、

協(xié)同探索效率達(dá)到200m3/s。03

跨域異構(gòu)無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同:動(dòng)態(tài)自組網(wǎng)與任務(wù)自適應(yīng)規(guī)劃多編組混合分布式多源數(shù)據(jù)共享集群集群實(shí)時(shí)位姿與通行特性傳感器特性

-功能映射跨域異構(gòu)無(wú)人系統(tǒng)動(dòng)態(tài)自組網(wǎng)自主投放中繼信標(biāo)未知環(huán)境集群協(xié)同任務(wù)分配最優(yōu)中繼部署信號(hào)強(qiáng)度采集優(yōu)化帕累托

過(guò)程通信覆蓋范圍最優(yōu)化可遍歷范圍

感知信號(hào)強(qiáng)度圖

估計(jì)監(jiān)督多約束

任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)任務(wù)狀

態(tài)共享主要?jiǎng)?chuàng)新技術(shù)路線技術(shù)指標(biāo)最優(yōu)中繼投放任務(wù)協(xié)同空地聯(lián)合建圖全局地圖構(gòu)建結(jié)果點(diǎn)云描述子結(jié)果?

現(xiàn)有多無(wú)人平臺(tái)激光協(xié)同SLAM多為UGV間協(xié)同,

缺乏UAV-UGV協(xié)同激光SLAM系統(tǒng)?

現(xiàn)有的閉環(huán)檢測(cè)點(diǎn)云描述子缺乏視點(diǎn)轉(zhuǎn)換能力,不適用于空地平臺(tái)間的閉環(huán)檢測(cè).

聯(lián)合軌跡絕對(duì)位姿誤差(APE)的均值和RMSE分別為0.4m和0.6m.

聯(lián)合地圖與真值地圖點(diǎn)到點(diǎn)dist的均值小于0.08m跨域異構(gòu)無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同:空地?zé)o人平臺(tái)聯(lián)合定位與建圖系統(tǒng)構(gòu)建空地?zé)o人平臺(tái)的聯(lián)合定位與建圖系統(tǒng)提出具備視點(diǎn)轉(zhuǎn)換能力的點(diǎn)云描述子用于閉環(huán)檢測(cè).

閉環(huán)檢測(cè)正確率可達(dá)97%

面臨挑戰(zhàn)空地協(xié)同

建圖

統(tǒng)

主要?jiǎng)?chuàng)新

技術(shù)指標(biāo)技術(shù)路線03提出了CG-SSD檢測(cè)器,攻克了融合檢測(cè)技術(shù)瓶頸,在ONCE無(wú)人駕駛公開(kāi)數(shù)據(jù)集目標(biāo)檢測(cè)排名第一,并成功應(yīng)用于Robotaxi無(wú)人駕駛公開(kāi)道路示范運(yùn)營(yíng),為無(wú)人系統(tǒng)的自主避障與規(guī)劃奠定基礎(chǔ),相關(guān)論文獲得了中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì),國(guó)際、美國(guó)攝影測(cè)量學(xué)會(huì)最佳論文獎(jiǎng)無(wú)人駕駛環(huán)境感知輸電桿塔絕緣子均壓環(huán)防震錘間隔棒塔號(hào)牌鳥(niǎo)巢數(shù)據(jù)集類別圖像尺寸圖像數(shù)量背景復(fù)雜度實(shí)例/張實(shí)例CPLID11152×864848簡(jiǎn)單1.91569STN

PLAD[1]55472×3078133較復(fù)雜18.12409Tomaszewski[2]15616×37442630簡(jiǎn)單12630DCSI76000×40001346復(fù)雜多變8.9512050DCSI

-UAV電力巡檢部件與故障檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(全球首個(gè)大規(guī)模電力巡檢Benchmark)04階段成果:無(wú)人系統(tǒng)自主感知與認(rèn)知中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)最佳論文獎(jiǎng)(2020,陳馳,排名1)國(guó)際攝影測(cè)量與遙感

ISPRS國(guó)際移動(dòng)測(cè)量學(xué)會(huì)

MMT最佳論文獎(jiǎng)(2013,陳馳,排名1)美國(guó)攝影測(cè)量與遙感學(xué)會(huì)(ASPRS)

最佳論文獎(jiǎng)(2022)無(wú)人機(jī)電力環(huán)境感知3D-CSTM研制了3D-CSTM時(shí)空連續(xù)的三維建圖系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了無(wú)GNSS等多種復(fù)雜環(huán)境三維地圖構(gòu)建,核心技術(shù)在武漢、廣州、上海等多個(gè)大型自動(dòng)駕駛示范區(qū)進(jìn)行了驗(yàn)證,建設(shè)了東風(fēng)、廣汽智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)道路高精地圖,全長(zhǎng)累計(jì)超過(guò)1000公里3D-CSTM時(shí)空連續(xù)的三維建圖系統(tǒng)04階段成果:無(wú)人系統(tǒng)高精度制圖海口熔巖管地形三維測(cè)繪研制了“珞珈探索者”無(wú)人地下空間探測(cè)系統(tǒng),相關(guān)核心技術(shù)服務(wù)地下空間測(cè)繪、激光隧道檢測(cè),獲測(cè)繪科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)測(cè)繪科技進(jìn)步

一等獎(jiǎng)(排名1)04階段成果:地下空間自主探測(cè)裝備研制研制了無(wú)人機(jī)、無(wú)人車、機(jī)器人等多類無(wú)人平臺(tái)移動(dòng)感知定位和制圖系統(tǒng),服務(wù)電力巡檢、無(wú)人駕駛等多類應(yīng)用,獲得測(cè)繪科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)04階段成果:異構(gòu)無(wú)人系統(tǒng)自主協(xié)同裝備研制電網(wǎng)無(wú)人巡檢裝備研制東風(fēng)領(lǐng)航自動(dòng)駕駛裝備研制點(diǎn)云數(shù)據(jù)定位導(dǎo)航巡檢結(jié)果測(cè)繪科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)

(2019,排名1)央視報(bào)道空地協(xié)同無(wú)人系統(tǒng)成果在激光點(diǎn)云智能處理、地圖模型、地圖存儲(chǔ)、眾包測(cè)繪與增量更新等方面都有開(kāi)創(chuàng)性的研究成果,廣義點(diǎn)云理論方法入選ISPRS重要前沿方向,

出版專著3部,出版相關(guān)論文100余篇,

國(guó)家發(fā)明專利40余項(xiàng),

多篇論文入選F5000,

ESI高被引論文,

獲國(guó)際-美國(guó)攝影測(cè)量學(xué)會(huì)、中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)最佳論文獎(jiǎng)。04階段成果—學(xué)術(shù)專著與代表性論文發(fā)明專利與軟件著作高水平論文學(xué)術(shù)論著.

GB/T

35646-2017《導(dǎo)航電子地圖增量更新基本要求》.

GB/T

35645-2017《導(dǎo)航電子地圖框架數(shù)據(jù)交換格式》.

GB/T

35640-2017《公交導(dǎo)航數(shù)據(jù)模型與交換格式》.

GB/T40085-2021《導(dǎo)航電子地圖分區(qū)網(wǎng)絡(luò)模型》.

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《道路高精導(dǎo)航電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》.

道路路面動(dòng)態(tài)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)及裝備.

國(guó)防交通地理信息系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用.

Carl

Pulfrich國(guó)際獎(jiǎng)在激光點(diǎn)云智能處理、地圖模型、地圖存儲(chǔ)、眾包測(cè)繪與增量更新等方面都有開(kāi)創(chuàng)性的研究成果,制定國(guó)家/行業(yè)04階段成果—制定標(biāo)準(zhǔn)與獲得獎(jiǎng)勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)5項(xiàng),獲得國(guó)家級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)2項(xiàng),國(guó)際獎(jiǎng)勵(lì)1項(xiàng)。標(biāo)

準(zhǔn)獎(jiǎng)

勵(lì)項(xiàng)目類型負(fù)責(zé)人獲批時(shí)間項(xiàng)目名項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃楊必勝2022復(fù)雜空間場(chǎng)景數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用1800萬(wàn)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃李必軍2021高精度自動(dòng)駕駛動(dòng)態(tài)地圖與北斗衛(wèi)星融合定位技術(shù)4000萬(wàn)國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃楊必勝2016國(guó)產(chǎn)空地全息三維遙感系統(tǒng)研制及產(chǎn)業(yè)化2000萬(wàn)國(guó)家杰出青年科學(xué)基金楊必勝2018廣義點(diǎn)云多細(xì)節(jié)層次三維建模理論與方法350萬(wàn)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目陳馳2022地下空間無(wú)人集群協(xié)同自主探索與3D感知定位制圖252萬(wàn)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目楊必勝2021城市立體形態(tài)結(jié)構(gòu)化建模理論方法291萬(wàn)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目楊必勝2016廣義影像點(diǎn)云構(gòu)建與多細(xì)節(jié)層次建模302萬(wàn)04階段成果—承擔(dān)國(guó)家項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)承擔(dān)重大項(xiàng)目情況測(cè)試示范環(huán)境:先導(dǎo)區(qū)/示范區(qū)/試驗(yàn)場(chǎng)科研基礎(chǔ)設(shè)施:自動(dòng)駕駛與V2X仿真/HIL/EMC自動(dòng)駕駛研發(fā)平臺(tái)

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