(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210661748.0 (22)申请日 2022.06.12 (71)申请人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145 -1号 (72)发明人 不公告发明人 　 (74)专利代理 机构 北京创智合源知识产权代理 事务所(普通 合伙) 16092 专利代理师 马金华 (51)Int.Cl. G06T 17/05(2011.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 一种智慧城市传感器地形定位建图方法 (57)摘要 本发明属于三 维定位重构技术领域， 具体涉 及一种智慧城市传感器地形定位 建图方法。 包括 将传感器执行探测任务的区域划分为A个子任务 区域； 对所设定的任务区域进行全覆盖路径规 划； 传感器在子任务区域内执行探测任务， 获取 探测目标的位置信息、 姿态信息； 以传感器的随 体坐标系为基准将探测数据转换为三维点云， 通 过坐标变换得到大地坐标系的城市地形数据等。 本发明不需要物理场数据库的支持， 通过研究传 感器定向算法， 能够在智慧城市复杂非结构化的 环境中完成自主同步定位， 该同步定位模式隐蔽 性高， 鲁棒性强， 且通过主动对地形进行有目的 性地回溯， 从而使得传感器能够更有效的在不依 赖载体的情况下获得高精度的位置信息和城市 地形图。 权利要求书4页 说明书8页 附图1页 CN 114998539 A 2022.09.02 CN 114998539 A 1.一种智慧城市传感器地形探测数据压缩 存储方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)将传感器执行探测任务的区域划分为A个子任务区域； 对所设定的任务区域进行全 覆盖路径规划； (2)传感器在子任务区域内执 行探测任务， 获取探测目标的位置信息、 姿态信息； (3)以传感器的随体坐标系为基准将探测数据转换为三维点云， 通过坐标变换得到大 地坐标系的城市地形 数据； (4)将步骤(2)中的位置信息、 姿态信息数据放入缓存池中， 判断缓存池中数据测线 的 数量是否达到预设规模； 若 未达到， 则返回步骤(2)继续 获取当前子任务区域的数据； 否则， 则执行步骤(5)； (5)计算缓存池中的地形数据熵值， 判断是否达到输出阈值； 若数据熵值超出输出阈 值， 则执行步骤(6)； 否则， 返回步骤(2)继续获取当前子任务区域的数据； (6)调取缓存池中的数据， 并输入到构建的人工神经网络中进行回归训练， 当参数收敛 后， 输出所得的神经网络模型参数； (7)存储训练得到的人工神经网络模型参数来代替原始的点云数据， 实现对地形数据 的压缩存储； (8)若未完成对全部子任务区域的探测任务， 则返回步骤(2)执行未完成探测的子任务 区域的探测； 当需要获取某一位置探测数据时， 根据该位置所属的子任务区域获取对应的 人工神经网络模型参数， 将该位置的横纵坐标输入到对应的人工神经网络模型中， 得到地 形参数； (9)执行传感器同步定位与地图绘制， 并构建轨 迹地图Mapt； (10)根据轨 迹地图确定候选回环目标和候选 探索目标； (11)根据效用方程计算到达每个候选点的收益， 选择对应收益最优的候选点， 根据传 感器向收益最优候选点行驶的动作n ′g， 判断执行回环任务或探索任务； (12)执行传感器向收益最优候选点行驶的动作n ′g， 判断设定的任务区域是否探索完 成； 若完成探索， 则结束； 否则， 返回步骤(9)。 2.根据权利要求1所述的一种智慧城市传感器地形探测数据压缩存储方法， 其特征在 于， 所述的步骤(2)中， 对于每一子任务区域， 获取先验城市地形数据进 行预训练， 从而设置 输出阈值Uth与人工神经网络的中间层节点数， 预训练步骤如下： (2.1)获取子任务区域的A个先验地形块， 计算各先验地形块的地形数据熵值GR,n， 得到 GR＝{GR,n|n＝1,2,...,A}； (2.2)人工神经网络可容纳的最大中间层节点数量Z； (2.3)依次计算地形数据熵值GR,n在不同中间层节点数o对应的人工神经网络模型中对 地形拟合的误差rno， 并记录时间消耗pno， 得到误差集R和时间集P： R＝{rno|n＝1,2,...,A,o＝1,.2...,Z}； P＝{pno|n＝1,2,...,A,o＝1,.2...,Z}； (2.4)对误差集和时间集分别进行归一 化处理； 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114998539 A 2(2.5)计算调和平均数Sno； 选取调和平均数S最小时对应的[n*,o*]作为结果， 具体 计算如下： (2.6)设置 输出阈值Uth为 设置人工神经网络的中间层节点数为 o*。 3.根据权利要求1所述的一种智慧城市传感器地形探测数据压缩存储方法， 其特征在 于， 所述构建缓存 池数据的步骤 包括： (4.1)采集第v次测量时得到的测线横坐标 测线纵坐标 测线深度值 三个参数 大小均为a1×1； a1表示测线中包 含的测点数量； (4.2)采集当前缓存 池中的数据测线数量g； (4.3)构建缓存 池数据Data为： Data＝{X； Y； Z}； 所述地形数据熵值获取的步骤 包括： 获得测线v中测点 w的测绘值mij和缓存池的地形测绘值的均值 4.根据权利要求1所述的一种智慧城市传感器地形探测数据压缩存储方法， 其特征在 于， 所述步骤(9)包括： (9.1)根据传感器测线的平均宽度j 将轨迹地图Mapt分成子地图集 合； (9.2)提取传感器当前位置(x,y)和位置协方差矩阵Ξ (9.3)确定候选点搜索半径： (9.4)搜索半径e内的所有子地图subi， 计算子地图的数量 Num， (9.5)计算子地图的数据矩阵的行列值Zi， Ai； (9.6)采集对应位置(x,y)的地形高程uxy； (9.7)计算在搜索半径e内的所有子地图的地形费舍尔信息量{Gi|i＝1,2,…,Num}权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114998539 A 3