摘要：本发明涉及智慧交通和智慧城市技术领域，具体涉及一种城市场景实时高精定位方法，包括定位真值和传感器测量原始数据，所述定位真值的输出端连接有数据处理的输入端，所述数据处理的输出端连接有计算误差的输入端，所述计算误差的输出端分别连接有监督式训练和误差分类的输入端，所述监督式训练的输出端连接有GNSS状态判断器的输入端。该城市场景实时高精定位方法通过设计的GNSS状态判断器能够有效的解决GNSS状态在城市场景精度难以精确判断的问题；当GNSS精度为特高的状态时，通过GNSS观测到的车辆运行速度和车辆运行角度，可以动态标定与修正轮速和惯导，优化车载传感器在运行过程中的不稳定问题，增强定位的精确性与稳定性。

摘要：本申请涉及数据处理领域，具体提供一种多源地图融合方法、电子设备、存储介质及驾驶设备，旨在解决如何对多源地图数据进行融合，完成全局精度优化的问题。为此目的，本申请的方法包括获取多源地图数据，多源地图数据包括多个局部地图；对多源地图数据进行初步融合处理得到初始融合地图；获取初始融合地图中每个局部地图的融合触点；基于融合触点获取初始融合地图的匹配对并建立多维度约束，其中多维度约束包括场景内约束和场景间约束；基于多维度约束对初始融合地图进行优化得到多源融合地图。通过上述实施方式，可以对多源数据进行匹配并建立多维度约束，能够在对多源数据进行融合的同时进行图优化，保障融合后数据的逻辑自洽和绝对精度。

摘要：本发明涉及超低逸出功材料技术领域，具体涉及一种具有超低逸出功的阳极及其制备方法，其特征在于具有超低逸出功的阳极包括单晶硅层、HfO₂层、单层石墨烯层、附加层；所述单晶硅层的上表面附有一层HfO₂层，HfO₂层上表面附有长宽5×5mm的单层石墨烯层，单层石墨烯层的上表面镀有一层附加层；所述单晶硅层为高参杂的单晶硅层；所述HfO₂层的厚度为20nm；所述单层石墨烯层内参杂有静电；所述附加层为铯元素层或氧元素层，附加层的厚度为一个原子层厚度。本发明制备得到的阳极，其逸出功降低到了3eV以下，大大提高了阳极能量转化的效率。

摘要：本发明涉及电极材料领域，具体涉及一种低逸出功阴极，固定在基底上，包括阴极本体1和固定杆2，所述固定杆2顶端与阴极本体1固定连接，所述阴极本体1由钨构成，所述固定杆2由SiC构成；本发明结构简单，其中固定杆具备低逸出功、耐高温和不易形变的特点，具备稳定性，同时钨制成的阴极本体也具备耐高温性，使整个低逸出功阴极结构稳定。

摘要：本发明涉及一种热离子转换器的热‑电转化方法，S1通过原子层沉积技术在p

摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种自动驾驶车辆的定位方法、装置、可读存储介质及车辆，旨在解决如何基于激光雷达进行车辆的精准全局定位的问题。为此目的，本发明根据车辆的融合定位模块获取的初始定位结果，来获取轻量化点云地图，并根据轻量化点云地图和激光雷达采集的点云，获取车辆的全局定位结果。本发明能够通过车辆的激光雷达采集的点云和轻量化点云地图进行匹配实现车辆的全局定位，在RTK信号不好的情况下也能够给出车辆准确地全局定位结果。在对轻量化点云地图和激光雷达采集的点云进行匹配时，能够减少匹配过程计算的复杂度，使得车辆的全局定位结果能够获得更高的精度，可以实现厘米级的定位。

摘要：本发明提供了一种地图构建方法、设备、驾驶设备和介质，包括对采集的当前场景信息进行识别，得到不同时帧下的至少一个杆状物和每个杆状物的多种识别信息；对每个杆状物的多种识别信息进行融合，得到不同时帧下每个杆状物的观测信息；基于不同时帧下每个杆状物的观测信息对相同的杆状物进行关联，得到每个杆状物的多时帧关联观测信息；基于每个杆状物的多时帧关联观测信息，确定不同时帧下每个杆状物的直线方程；基于每个杆状物的观测信息，从每个直线方程对应的杆状物直线选取第一起始点和第一终止点，构建地图中杆状物的模型。这样能够提取更加全面准确的杆状物的特征，并在计算过程中便于转换、处理，从而便捷准确的构建地图中的杆状物的模型。

摘要：本发明提供了一种路口路径的指引数据生成方法、设备、驾驶设备和介质，包括根据高精地图和每个驾驶设备的行驶信息，确定每个驾驶设备每趟穿越路口的第一驾驶轨迹；将所述路口对应的M个出入路口车道配对结构与所述第一驾驶轨迹进行关联检测，得到每个相应的M个所述出入路口车道配对结构对应的路口轨迹融合单元；若第i个路口轨迹融合单元中存在第i个驾驶轨迹，根据第i个路口轨迹融合单元中第二驾驶轨迹和路口轨迹融合单元对应的轨迹拟合曲线，得到第i个出入路口车道配对结构的指引数据。这样，可以指引车辆从一条主路通过路口切换到另一条主路，减少了交通事故等，提高了车辆行驶的安全性、通行性能。

摘要：本发明涉及定位技术领域，具体提供一种车辆定位方法、装置、计算机设备、存储介质及车辆，旨在解决对车辆进行精准定位的问题。本发明的方法包括通过二维地图对车辆当前行驶道路进行定位，确定道路点在二维直角坐标系的二维坐标；获取道路点相对于车辆的相对高度，根据二维坐标与相对高度将道路点由世界坐标系反投影至图像坐标系；将车辆周围的道路元素所在位置处的道路点反投影至图像坐标系的反投影位置及通过车辆的图像采集装置确定来出的道路元素所在位置处的道路点在图像坐标系的采集位置，对上述反投影位置与采集位置进行位置匹配，进而确定车辆在世界坐标系的位置。通过上述方式，能够通过二维地图准确获取到车辆在世界坐标系的位置。

摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种基于自动驾驶的传感器参数标定方法、装置、介质及车辆，旨在解决如何在确保标定精度的前提下，实现基于自动驾驶的传感器的多个参数的在线标定。为此目的，本发明根据车辆的实时状态来判断标定开启条件，并应用扩展卡尔曼滤波模型对根据多个传感器的量测方程和观测方程中包含的待标定参数进行迭代更新，直至达到待标定参数的收敛条件。本发明能够实时在线标定多个传感器的多个待标定参数，考虑到了各个传感器与惯性测量单元之间的转换关系，使得标定过程的精度更高，并根据车辆的实时状态动态开启或关闭标定过程，考虑到了车辆的实时状态对于在线标定过程的影响，使得标定过程具有更好的鲁棒性。