本發(fā)明屬于測(cè)繪，具體是基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的快速發(fā)展，定位導(dǎo)航技術(shù)在測(cè)繪領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。傳統(tǒng)的測(cè)繪方法通常依賴于人工操作和復(fù)雜的設(shè)備，不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致測(cè)繪結(jié)果的不準(zhǔn)確。近年來，隨著高精度傳感器技術(shù)的發(fā)展，智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)逐漸嶄露頭角。現(xiàn)有的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)主要依賴于多種傳感器和定位技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高精度的測(cè)繪。例如，激光雷達(dá)可以通過測(cè)量激光束與目標(biāo)物體之間的距離來獲取地形信息；光學(xué)相機(jī)和深度相機(jī)可以獲取高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，用于識(shí)別和測(cè)量目標(biāo)物體；而全球定位系統(tǒng)(gps)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(ins)則可以為無人駕駛設(shè)備提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航和定位信息。常用方式為在車輛上加載測(cè)繪設(shè)備，通過人工駕駛車輛在測(cè)繪區(qū)進(jìn)行測(cè)繪；但是這種方式具有一定的局限性，如在某些特殊地區(qū)不能駕駛車輛，將會(huì)難以進(jìn)行測(cè)繪；而且后續(xù)需要進(jìn)行測(cè)繪更新時(shí)，效率較低。因此，開發(fā)一種更加先進(jìn)、高效、穩(wěn)定的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)仍然具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和市場(chǎng)需求?；诖耍景l(fā)明提供了基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述方案存在的問題，本發(fā)明提供了基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，包括測(cè)繪分析模塊、行動(dòng)模塊和測(cè)繪模塊；

4、所述測(cè)繪分析模塊用于對(duì)測(cè)繪區(qū)域進(jìn)行分析，確定目標(biāo)測(cè)繪區(qū)。

5、進(jìn)一步地，目標(biāo)測(cè)繪區(qū)的確定方法包括：

6、識(shí)別測(cè)繪區(qū)域，獲取所述測(cè)繪區(qū)域?qū)?yīng)的測(cè)繪圖；實(shí)時(shí)獲取測(cè)繪圖中各區(qū)域?qū)?yīng)的測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，將各所述測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)標(biāo)記在測(cè)繪圖中，形成各區(qū)域?qū)?yīng)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集；

7、根據(jù)測(cè)繪圖實(shí)時(shí)識(shí)別各區(qū)域?qū)?yīng)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，對(duì)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，確定目標(biāo)測(cè)繪區(qū)。

8、進(jìn)一步地，測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的獲取方法包括：

9、建立信息檢索模型，通過所述信息檢索模型進(jìn)行實(shí)時(shí)信息檢索，獲得所述測(cè)繪區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域檢索信息；

10、通過預(yù)設(shè)的信息評(píng)估模型對(duì)區(qū)域檢索信息進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，獲得對(duì)應(yīng)的測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

11、所述信息評(píng)估模型的表達(dá)式為式中：x為區(qū)域檢索信息；xl(x)＝1時(shí)對(duì)應(yīng)的區(qū)域檢索信息為測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

12、進(jìn)一步地，對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析的方法包括：

13、識(shí)別關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集中的各測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，識(shí)別所述測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待選時(shí)間和信息來源；

14、根據(jù)各測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的信息來源匹配對(duì)應(yīng)的初始信任值；將初始信任值和待選時(shí)間均相同的各測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)標(biāo)記為關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)；根據(jù)各關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)確定對(duì)應(yīng)的代表信任值和目標(biāo)時(shí)間；

15、建立時(shí)間評(píng)估模型，所述時(shí)間評(píng)估模型的表達(dá)式為式中：a為目標(biāo)時(shí)間；

16、根據(jù)公式pgl＝st(a)×xw計(jì)算對(duì)應(yīng)測(cè)繪評(píng)估值；

17、式中：pgl為測(cè)繪評(píng)估值；st(a)為時(shí)間評(píng)估模型；a為目標(biāo)時(shí)間；xw為代表信任值；

18、將測(cè)繪評(píng)估值大于閾值x1的區(qū)域標(biāo)記為目標(biāo)測(cè)繪區(qū)。

19、進(jìn)一步地，根據(jù)各關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)確定對(duì)應(yīng)的代表信任值和目標(biāo)時(shí)間的方法包括：

20、識(shí)別關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)中測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)量，標(biāo)記為共同數(shù)量；

21、根據(jù)公式xw＝xa×1.08lg計(jì)算各關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類信任值；式中：xw為分類信任值；xa為初始信任值；lg為共同數(shù)量；

22、選擇最高的分類信任值標(biāo)記為代表信任值，并將代表信任值對(duì)應(yīng)的待選時(shí)間標(biāo)記為目標(biāo)時(shí)間。

23、所述行動(dòng)模塊用于根據(jù)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)確定無人駕駛設(shè)備，并控制無人駕駛設(shè)備到達(dá)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)，通過無人駕駛設(shè)備配備的測(cè)繪設(shè)備對(duì)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲得對(duì)應(yīng)的測(cè)繪數(shù)據(jù)。

24、進(jìn)一步地，無人駕駛設(shè)備的確定方法包括：

25、建立設(shè)備信息庫(kù)，所述設(shè)備信息庫(kù)用于儲(chǔ)存各種無人駕駛設(shè)備信息以及各無人駕駛設(shè)備對(duì)應(yīng)的設(shè)備測(cè)繪特征；

26、采集目標(biāo)測(cè)繪區(qū)的區(qū)域信息，根據(jù)所述區(qū)域信息生成對(duì)應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域特征；根據(jù)獲得的目標(biāo)區(qū)域特征對(duì)設(shè)備信息庫(kù)中的各設(shè)備測(cè)繪特征進(jìn)行比較，獲得滿足測(cè)繪要求的各待選設(shè)備；

27、對(duì)各待選設(shè)備進(jìn)行評(píng)估，獲得應(yīng)用的無人駕駛設(shè)備。

28、進(jìn)一步地，對(duì)待選設(shè)備進(jìn)行評(píng)估的方法包括：

29、根據(jù)待選設(shè)備的無人駕駛設(shè)備信息預(yù)估對(duì)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)進(jìn)行測(cè)繪的所需時(shí)間，標(biāo)記為測(cè)繪時(shí)長(zhǎng)；并根據(jù)待選設(shè)備的無人駕駛設(shè)備信息設(shè)置對(duì)應(yīng)的測(cè)繪精確值，測(cè)繪精確值的取值范圍為[60，100]；

30、將各待選設(shè)備進(jìn)行兩兩比較，比較公式為：

31、

32、式中：qu1和qu2分別兩個(gè)比較的待選設(shè)備的比較值；b1、b2均為比例系數(shù)，取值范圍為0<b1≤1，0<b2≤1；cl1和cl2分別兩個(gè)比較的待選設(shè)備的測(cè)繪時(shí)長(zhǎng)；cp1和cp2分別兩個(gè)比較的待選設(shè)備的測(cè)繪精確值；

33、將qu1和qu2進(jìn)行比較，比較值大的優(yōu)先級(jí)高；保留優(yōu)先級(jí)高的待選設(shè)備，將另一個(gè)比較的待選設(shè)備剔除，依次類推，直到只有一個(gè)待選設(shè)備為止，將剩余的一個(gè)單選設(shè)備視為應(yīng)用的無人駕駛設(shè)備。

34、所述測(cè)繪模塊用于對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括前端單元和后端單元，所述前端單元設(shè)置在無人駕駛設(shè)備上；獲取目標(biāo)測(cè)繪區(qū)的校核數(shù)據(jù)，將所述校核數(shù)據(jù)進(jìn)行安全處理后儲(chǔ)存到前端單元中；

35、前端單元接收測(cè)繪數(shù)據(jù)，對(duì)所述測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)處理，獲得對(duì)應(yīng)的測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

36、將所述校核數(shù)據(jù)和所述測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，確定對(duì)應(yīng)的測(cè)繪更新數(shù)據(jù)，對(duì)測(cè)繪更新數(shù)據(jù)進(jìn)行安全處理；

37、將經(jīng)過安全處理后的測(cè)繪更新數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)傳輸方式傳輸給后端單元，后端單元根據(jù)接收到的測(cè)繪更新數(shù)據(jù)對(duì)校核數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。

38、進(jìn)一步地，對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)處理的方法包括：

39、定義異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)，根據(jù)定義的異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)建立對(duì)應(yīng)的異常測(cè)繪識(shí)別模型，通過所述異常測(cè)繪識(shí)別模型對(duì)所述測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別各異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)，將識(shí)別的異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)從所述測(cè)繪數(shù)據(jù)中進(jìn)行剔除。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

41、通過測(cè)繪分析模塊、行動(dòng)模塊和測(cè)繪模塊之間的相互配合，實(shí)現(xiàn)基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪；能夠自主完成測(cè)繪任務(wù)，無需人工干預(yù)，大大提高了工作效率；可以適應(yīng)不同的環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景，如陸地、水域、空中等，具有廣泛的適用性；且實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位詳細(xì)的測(cè)繪更新數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的安全處理，避免數(shù)據(jù)泄露。通過測(cè)繪分析模塊的設(shè)置，實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)繪區(qū)域的智分析，自動(dòng)確定哪些區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)測(cè)繪區(qū)，極大的降低人工負(fù)擔(dān)，同時(shí)具有極高的定位效率，便于及時(shí)對(duì)測(cè)繪信息進(jìn)行更新，保障定位導(dǎo)航的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，包括測(cè)繪分析模塊、行動(dòng)模塊和測(cè)繪模塊；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，目標(biāo)測(cè)繪區(qū)的確定方法包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，測(cè)繪關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的獲取方法包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析的方法包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，根據(jù)各關(guān)聯(lián)分類數(shù)據(jù)確定對(duì)應(yīng)的代表信任值和目標(biāo)時(shí)間的方法包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，無人駕駛設(shè)備的確定方法包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)待選設(shè)備進(jìn)行評(píng)估的方法包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)處理的方法包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于無人駕駛的智能定位導(dǎo)航測(cè)繪系統(tǒng)，屬于測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，包括測(cè)繪分析模塊、行動(dòng)模塊和測(cè)繪模塊；測(cè)繪分析模塊用于對(duì)測(cè)繪區(qū)域進(jìn)行分析，確定目標(biāo)測(cè)繪區(qū)；行動(dòng)模塊用于根據(jù)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)確定無人駕駛設(shè)備，并控制無人駕駛設(shè)備達(dá)到目標(biāo)測(cè)繪區(qū)，通過無人駕駛設(shè)備配備的測(cè)繪設(shè)備對(duì)目標(biāo)測(cè)繪區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲得對(duì)應(yīng)的測(cè)繪數(shù)據(jù)；測(cè)繪模塊用于對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取目標(biāo)測(cè)繪區(qū)的校核數(shù)據(jù)；接收測(cè)繪數(shù)據(jù)，對(duì)測(cè)繪數(shù)據(jù)進(jìn)行異常測(cè)繪特征數(shù)據(jù)處理，獲得對(duì)應(yīng)的測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；將校核數(shù)據(jù)和測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，確定對(duì)應(yīng)的測(cè)繪更新數(shù)據(jù)，對(duì)測(cè)繪更新數(shù)據(jù)進(jìn)行安全處理；根據(jù)測(cè)繪更新數(shù)據(jù)對(duì)校核數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。

技術(shù)研發(fā)人員：牛紅劍,郭君斌,于傳強(qiáng),張帥,魯建偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中科牽星信息技術(shù)（蘇州）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2