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无人艇的自主导航和避障解决方案
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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联系电话
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成果简介
重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室的团队致力于视觉传感器和复杂算法的无人艇的自主导航和避障研究,并成功开展了一系列研究项目,取得了显著的成果。 通过视觉传感器、惯性传感器等多种传感器对所在环境进行环境感知,将采集到的环境图像信息,通过立体匹配等深度估计技术对图像进行深度估计,获取环境的点云信息,再通过迭代算法比较感知点云与地图点云,实现无人艇自身位姿估计,最后通过融合多个不同位置的感知点云,获得环境中的稠密点云信息,实现对整个环境完整的地图构建。由构建的地图获取环境中障碍物距离以及方位等信息,通过路径规划算法生成可执行路径,再根据多种传感器感知的实时环境信息提升系统的精度,实现无人艇在航行路径上能准确的识别障碍物并完成精准的避障。 此无人艇系统的设计理念是通过多种传感器和先进的算法,实现对环境的全面感知和精确的自我定位,从而在复杂环境中自主航行。 首先,系统通过视觉传感器和惯性传感器等设备对周围环境进行全面的感知。这些传感器可以采集到大量的环境图像信息,然后通过立体匹配等深度估计技术对这些图像进行深度估计,获取环境的点云信息。接下来,系统会通过迭代算法比较感知点云与地图点云,实现无人艇自身位姿估计。这一步骤是非常关键的,因为它能够帮助无人艇准确地知道自己在环境中的位置和姿态。 然后,系统会通过融合多个不同位置的感知点云,获得环境中的稠密点云信息。这些信息可以帮助系统构建出一个完整的环境地图。有了这个地图,系统就可以获取环境中障碍物的距离以及方位等信息。然后,通过路径规划算法生成可执行路径。 最后,系统会根据多种传感器感知的实时环境信息提升系统的精度,实现无人艇在航行路径上能准确地识别障碍物并完成精准的避障。
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创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
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市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
该科技成果领头人具有教授职称,曾获重庆市科技进步奖二等奖2项,主要研究物联网技术与智慧城市方向。近年来主持国家重大科技专项子项2项、国家863项目子项1项、国家教育部研学项目2项;主持重庆市重点/一般项目14项。近年来,积极参与推动物联网、智慧城市、智能家居相关项目的研究与标准的制定,并结合国家重大专项、重庆市级重点项目,参与制定国家标准4项,重庆市标准6项,其中已正式发布5项。发表论文十余篇,SCI/EI检索7篇,授权发明专利11项、实用新型专利9项。主编教材3部,主编专著2部。 该团队现有科研人员64人,其中90%的研究人员具有博士学位,拥有国家级人才4名、省部级人才19名。团队成员背景多样化,涵盖了相关领域的专业人才,从不同角度出发进行技术创新;团队成员之间分工明确,各司其职,形成高效的合作状态;团队配合状态良好,能够共同面对挑战并解决问题,保证科技成果的顺利推进。 科技成果在创新水平、创新进度和创新优势方面取得了一定的成绩,表明具备商业化转化的潜力和市场应用性。然而,仍有提升空间,可以进一步加强创新能力和产品竞争力,以满足市场需求并取得更大的商业成功。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
多传感器融合:系统通过视觉传感器和惯性传感器等设备对周围环境进行全面的感知,这种多传感器融合的方式可以提高系统对环境的感知能力和精度。 深度估计技术:系统采用立体匹配等深度估计技术对环境图像进行深度估计,获取环境的点云信息,这种技术可以帮助系统更准确地理解环境。 自我定位:通过迭代算法比较感知点云与地图点云,实现无人艇自身位姿估计,这是实现自主导航的关键步骤。 地图构建:系统通过融合多个不同位置的感知点云,获得环境中的稠密点云信息,然后构建出一个完整的环境地图,这是实现智能导航的基础。 路径规划和避障:有了完整的地图后,系统可以获取环境中障碍物的距离以及方位等信息,然后通过路径规划算法生成可执行路径,并根据实时环境信息实现精准避障。 实时环境感知:系统能够实时地感知环境信息,这是因为它使用了多种传感器,包括视觉传感器和惯性传感器等。这些传感器可以实时地采集大量的环境图像信息,使得系统能够对环境有一个实时的理解。 高精度的深度估计:系统采用立体匹配等深度估计技术对环境图像进行深度估计,获取环境的点云信息。这种技术可以帮助系统更准确地理解环境,提高了系统的感知精度。 精确的自我定位:通过迭代算法比较感知点云与地图点云,系统可以实现无人艇自身位姿估计。这是实现自主导航的关键步骤,也是系统设计中的一个重要亮点。 稠密点云信息的获取:系统通过融合多个不同位置的感知点云,获得环境中的稠密点云信息。这些信息可以帮助系统构建出一个完整的环境地图,为智能导航提供了基础。 智能路径规划和避障:有了完整的地图后,系统可以获取环境中障碍物的距离以及方位等信息,然后通过路径规划算法生成可执行路径,并根据实时环境信息实现精准避障。这是系统设计中的另一个重要亮点。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
该基于视觉传感器和复杂算法的无人艇的自主导航和避障解决方案具备广阔的应用市场前景和巨大的推广优势。随着无人艇的自主导航和避障的快速发展,企业对于提高生产效率、降低成本、提升产品质量和实现定制化生产的需求日益增长。该方案通过实现信息共享与贯通、优化生产规划和资源配置以及提高生产效率和质量等关键优势,能够满足企业在无人艇的自主导航和避障领域的核心需求。该解决方案的转化目标市场包括汽车制造、电子产品装配、航空航天等领域,这些行业对于生产线的智能化、灵活化和高效化具有迫切需求。随着解决方案的逐步推广和应用案例的增多,将有助于进一步扩大市场份额,推动视觉传感器和复杂算法在无人艇的自主导航和避障领域的广泛应用。
不少于150字
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评价专家组综合意见
技术先进:该设计采用了多种先进的传感器和算法,包括视觉传感器、惯性传感器、立体匹配等深度估计技术和迭代算法等。这些技术使得无人艇能够实现对环境的全面感知、精确定位、智能规划和避障等功能。 自主导航能力强:通过比较感知点云与地图点云,无人艇可以实现自身位姿估计,从而在复杂环境中自主航行。这是实现自主导航的关键步骤,也是系统设计中的一个重要亮点。 地图构建完善:系统通过融合多个不同位置的感知点云,获得环境中的稠密点云信息,然后构建出一个完整的环境地图。这为智能导航提供了基础。 路径规划和避障精准:有了完整的地图后,系统可以获取环境中障碍物的距离以及方位等信息,然后通过路径规划算法生成可执行路径,并根据实时环境信息实现精准避障。这是系统设计中的另一个重要亮点。 传感器选择:在选择传感器时,应考虑到各种因素,如成本、精度、耐用性等。同时,也需要考虑到传感器在不同环境条件下(如极端温度、湿度、光照等)的性能。 数据处理和存储:由于系统需要处理大量的环境图像信息和点云数据,因此需要有高效的数据处理和存储方案。此外,为了实现实时环境感知和快速反应,数据处理速度也是非常重要的。 算法优化:虽然当前的立体匹配等深度估计技术和迭代算法已经非常先进,但仍有优化的空间。例如,可以通过机器学习或深度学习等方法进一步提高算法的精度和效率。 系统鲁棒性:无人艇需要在各种复杂环境中航行,因此系统的鲁棒性是非常重要的。需要考虑如何使系统能够适应各种异常情况,如传感器故障、环境突变等。 用户界面:虽然无人艇主要是自主航行,但用户界面仍然是一个重要的考虑因素。一个直观易用的用户界面可以使操作者更容易地监控无人艇的状态,并在需要时进行干预。 安全性:无人艇在航行过程中可能会遇到各种安全问题,如碰撞、搁浅、海洋生物攻击等。因此,需要考虑如何通过设计增强无人艇的安全性。
评价专家署名
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评价专家联系方式
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评价专家职务
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评价专家所在单位
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