無人系統(tǒng)自主協(xié)同三維信息獲取

無人系統(tǒng)自主協(xié)同三維信息獲取物流運(yùn)輸無人作戰(zhàn)基礎(chǔ)設(shè)施巡檢公共服務(wù)無人系統(tǒng)成為推動國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展、深地深空探測、軍事等應(yīng)用場景的重要力量“中國將機(jī)器人納入國家科技創(chuàng)新的優(yōu)先重點(diǎn)領(lǐng)域，推動機(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)品更好為推動發(fā)展、造福人民服務(wù)。

”——習(xí)近平總書記致世界機(jī)器人大會的賀信習(xí)近平總書記了解企業(yè)突破關(guān)鍵核心技術(shù)和推動制造業(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)近平總書記視察廣汽研究院習(xí)近平總書記指出，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)時代科技創(chuàng)新的一個重要標(biāo)志。——《

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

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無人系統(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)同無人系統(tǒng)是應(yīng)對復(fù)雜空間多樣性挑戰(zhàn)的必由之路異構(gòu)協(xié)同多無人系統(tǒng)平臺單一無人系統(tǒng)平臺視野單一，感知范圍受限，感知能力不足

多視角探測，全面感知、跨域多平臺協(xié)同01

研究背景及意義：重大需求》》多棲異構(gòu)協(xié)同無人系統(tǒng)是由多棲平臺、任務(wù)載荷、控制系統(tǒng)及天-空-地-水信息網(wǎng)絡(luò)等組成的一個綜合系統(tǒng)多棲異構(gòu)協(xié)同無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)動的

優(yōu)勢可以實(shí)現(xiàn)多個平臺之間功能的互補(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)同無人系統(tǒng)智能感知與制圖終端無人潛航器通訊

鏈路無人船無人車無人機(jī)

無人化探測是跨域空間探索的必由途徑，也是國際研究前沿

GNSS拒止空間高效探測與制圖是亟需攻克的前沿科學(xué)問題和工程技術(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)時探測(Nature,2019)(中國航天,2021)(ScienceRobotics,2022)仿細(xì)胞集群機(jī)器人祝融號著陸20182020202202學(xué)術(shù)前沿與難題無人集群探測研究數(shù)量攀升DARPA

SubT地下挑戰(zhàn)賽NASA

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

，

LiDAR無法獲取完整的目

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

云，

CG-SSD方法提出了一種角點(diǎn)檢測輔

助的3D目標(biāo)檢測方法。

在進(jìn)行目標(biāo)檢測前，首先檢測出目標(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)

的特征并送入檢測頭

，得到最終的檢測結(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。主要創(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、方向改變造成的

定位精度降低。?構(gòu)建了級聯(lián)檢測網(wǎng)絡(luò)(CC-YOLO)

，在第一級檢測感興趣區(qū)域(PC-RoIs)

，在第二級網(wǎng)絡(luò)中檢測小尺度對象部件。?場景小目標(biāo)眾多

，遮擋嚴(yán)重

，MaskRCNN

，ViT等方法檢測效果不佳?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空間語義引導(dǎo)的微小目標(biāo)檢測主要創(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)云超分辨率研究沒有考慮場景的幾何語義，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

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

λmax

一

λmin

λ1

=

+ελ

1

+

e

一

b×

h

一

HflooT+εh

λmax

一

λmin

λ2

=

+ελ

1

+

e

一

b×

一h+

H

ceiling

一

εhλ

h

=max

λ1,

λ2邏輯池化蒙特卡洛

點(diǎn)云精化過程以上基于SOTA方法：

Simulation-based

LidarSuper-resolutionforGroundVehicles相比

技術(shù)指標(biāo)

主要創(chuàng)新點(diǎn)云超分辨率網(wǎng)絡(luò)直方圖結(jié)構(gòu)語義提取CG-LSR時空連續(xù)建圖?

低成本、低線數(shù)的MBL傳感器視角小、點(diǎn)密度低，帶來退化場景L-SLAM困難?UGV等小型運(yùn)動平臺受地形影響大，位姿動態(tài)高，

離散SLAM方法難以適用3D-CSTM提出一種連續(xù)時

空的SLAM方法，

構(gòu)建統(tǒng)計誤差向

量優(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)時間-空間非剛性

點(diǎn)云建圖。03

融合定位與無偏制圖：

3D-CSTM時空連續(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)時空低冗余點(diǎn)云樣條線運(yùn)動建模主要創(chuàng)新技術(shù)指標(biāo)?單智能體面對跨域未知空間，

算力、續(xù)航、通行模式有限。面臨挑戰(zhàn)?當(dāng)前無人系統(tǒng)智能體間協(xié)同能力弱。?無人系統(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)無人系統(tǒng)自主協(xié)同：動態(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)時位姿與通行特性傳感器特性

-功能映射跨域異構(gòu)無人系統(tǒng)動態(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)中繼部署信號強(qiáng)度采集優(yōu)化帕累托

過程通信覆蓋范圍最優(yōu)化可遍歷范圍

感知信號強(qiáng)度圖

估計監(jiān)督多約束

任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)任務(wù)狀

態(tài)共享主要創(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)有多無人平臺激光協(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)檢測點(diǎn)云描述子缺乏視點(diǎn)轉(zhuǎn)換能力，不適用于空地平臺間的閉環(huán)檢測.

聯(lián)合軌跡絕對位姿誤差(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)無人系統(tǒng)自主協(xié)同：空地?zé)o人平臺聯(lián)合定位與建圖系統(tǒng)構(gòu)建空地?zé)o人平臺的聯(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.

閉環(huán)檢測正確率可達(dá)97%

面臨挑戰(zhàn)空地協(xié)同

建圖

與

定

位

系

統(tǒng)

主要創(chuàng)新

技術(shù)指標(biāo)技術(shù)路線03提出了CG-SSD檢測器，攻克了融合檢測技術(shù)瓶頸，在ONCE無人駕駛公開數(shù)據(jù)集目標(biāo)檢測排名第一，并成功應(yīng)用于Robotaxi無人駕駛公開道路示范運(yùn)營，為無人系統(tǒng)的自主避障與規(guī)劃奠定基礎(chǔ)，相關(guān)論文獲得了中國電機(jī)工程學(xué)會，國際、美國攝影測量學(xué)會最佳論文獎無人駕駛環(huán)境感知輸電桿塔絕緣子均壓環(huán)防震錘間隔棒塔號牌鳥巢數(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簡單1.91569STN

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

-UAV電力巡檢部件與故障檢測標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（全球首個大規(guī)模電力巡檢Benchmark）04階段成果：無人系統(tǒng)自主感知與認(rèn)知中國電機(jī)工程學(xué)會最佳論文獎(2020，陳馳，排名1)國際攝影測量與遙感

ISPRS國際移動測量學(xué)會

MMT最佳論文獎（2013，陳馳，排名1）美國攝影測量與遙感學(xué)會（ASPRS）

最佳論文獎（2022）無人機(jī)電力環(huán)境感知3D-CSTM研制了3D-CSTM時空連續(xù)的三維建圖系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了無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、上海等多個大型自動駕駛示范區(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，全長累計超過1000公里3D-CSTM時空連續(xù)的三維建圖系統(tǒng)04階段成果：無人系統(tǒng)高精度制圖?？谌蹘r管地形三維測繪研制了“珞珈探索者”無人地下空間探測系統(tǒng),相關(guān)核心技術(shù)服務(wù)地下空間測繪、激光隧道檢測，獲測繪科技進(jìn)步一等獎測繪科技進(jìn)步

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

(2019，排名1)央視報道空地協(xié)同無人系統(tǒng)成果在激光點(diǎn)云智能處理、地圖模型、地圖存儲、眾包測繪與增量更新等方面都有開創(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，

獲國際-美國攝影測量學(xué)會、中國電機(jī)工程學(xué)會最佳論文獎。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》.

道路路面動態(tài)檢測關(guān)鍵技術(shù)及裝備.

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

Carl

Pulfrich國際獎在激光點(diǎn)云智能處理、地圖模型、地圖存儲、眾包測繪與增量更新等方面都有開創(chuàng)性的研究成果，制定國家/行業(yè)04階段成果—制定標(biāo)準(zhǔn)與獲得獎勵標(biāo)準(zhǔn)5項(xiàng)，獲得國家級科技獎勵2項(xiàng)，國際獎勵1項(xiàng)。標(biāo)

準(zhǔn)獎

勵項(xiàng)目類型負(fù)責(zé)人獲批時間項(xiàng)目名項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)國家重點(diǎn)研發(fā)計劃楊必勝2022復(fù)雜空間場景數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用1800萬國家重點(diǎn)研發(fā)計劃李必軍2021高精度自動駕駛動態(tài)地圖與北斗衛(wèi)星融合定位技術(shù)4000萬國家重點(diǎn)研發(fā)計劃楊必勝2016國產(chǎn)空地全息三維遙感系統(tǒng)研制及產(chǎn)業(yè)化2000萬國家杰出青年科學(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350萬國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目陳馳2022地下空間無人集群協(xié)同自主探索與3D感知定位制圖252萬國家自然科學(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291萬國家自然科學(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302萬04階段成果—承擔(dān)國家項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)承擔(dān)重大項(xiàng)目情況測試示范環(huán)境：先導(dǎo)區(qū)/示范區(qū)/試驗(yàn)場科研基礎(chǔ)設(shè)施：自動駕駛與V2X仿真/HIL/EMC自動駕駛研發(fā)平臺